はじめに
Dataikuを初めて触る方(著者含め)向けに執筆しているものになります。
今回はチュートリアルの機械学習の内容まとめ
Get started（チュートリアル準備）※これより以前の手順は別記事参照
- 赤枠内の画像に従い、プロジェクトを作成する
Understand the project（プロジェクトの理解 ※カリキュラムで何を学べるかの説明）
- フロー上のアイコン説明が内容が機械学習編と同じなので割愛（画像で説明がされているため載せておく）
- 赤枠の画像に従い、ビルドを実行する。
- 赤枠の画像に従い、情報を確認する（遷移するには青枠を押下）確認後はフローに戻る ※versionは表示されない
Create an API endpoint（APIのエンドポイントの作成）
- 赤枠の画像に従い、APIサービスの設定を行う。
- 赤枠の画像に従い、APIにテストクエリを追加する設定を行う。
- 成功したら以下のような感じになる。
Deploy an API endpoint（APIのエンドポイントをデプロイする） ※デプロイできずに失敗
- 赤枠内の画像に従い、デプロイを行う。※画像上はヘルプを閉じると表示される。
- Infrastructureを作成する（赤枠内押下後、青枠をボタンを押下後2枚目の内容通りにし、作成する） ※ヘルプではLancherに戻って追加と記載あるが、見に行ってもなかったので自力で作成する
- その後Deploymentsの画面に行くとDEPLOYのボタンが押下できるようになっている（デプロイしても失敗してしまう）
- ※ここからまたヘルプの手順に戻る、完了したら以下のような画面になるらしい
- 画像に従い、テスト実行する。
- 画像の手順に従いRun this step の設定がif no prior step failedになっているかを確認する。
- 1枚目の赤枠の画像に従い、ルールを設定する。遷移元は青枠で囲った箇所から遷移できる。２枚目は１枚目で遷移後に青枠を押下後、赤枠のボタンを押下で１枚目の赤枠画像にたどり着ける
- 画像に従い設定を行う。
- 画像に従いステップの追加を行う、ステップ追加押下時の選択項目はルールの確認またはチェックの実行また２枚目はアイテムを追加押下後のダイアログ表示(設定内容を合わせる)
- 画像に従い、結果を確認する。現状だと結果はでない（デプロイできないから仕方ない感じではある）
チュートリアルとしてはここまで
最後に
完結できる形でチュートリアルができていないのは残念ではあります（日々変化していく中でチュートリアルまで面倒見切れないのは分かりますが）
古いバージョンでのチュートリアルっぽいですが、一旦一通りやってみてから考えようと思います。