Apama Analytics Builder 10.7.0 | Bedienungsanleitung für Apama Analytics Builder for Cumulocity IoT | Blockreferenz | Berechnung | Machine Learning
 
Machine Learning
apama.analyticskit.blocks.core.Zementis
Ruft das angegebene Machine Learning-Modell auf, das die Eingabedaten bewertet.
Um diesen Block zu verwenden, muss die Machine Learning-Anwendung mit den entsprechenden Machine Learning-Modellen im Mandanten zur Verfügung stehen.
Wenn das Machine Learning-Modell noch nicht vorhanden ist, fügen Sie es mithilfe der Machine Learning-Anwendung hinzu. Haben Sie das Machine Learning-Modell hinzugefügt während Ihr Analytics Builder-Modell noch im Bearbeitungsmodus war, dann verlassen Sie den Modelleditor und bearbeiten Sie das Analytics Builder-Modell ein weiteres Mal. Dies aktualisiert die Liste aller verfügbaren Machine Learning-Modelle und Sie können das neu hinzugefügte Modell auswählen.
Blockeingänge entsprechen den Eingängen des Machine Learning-Modells (die als "Aktiv" markiert sind) in der vom Machine Learning-Modell angegebenen Reihenfolge. Alle vom Modell verwendeten Eingänge müssen verbunden sein. Ausgänge entsprechen den vom Machine Learning-Modell angegebenen Ausgänge. Zeitstempeleingaben werden derzeit nicht unterstützt.
Parameter
Name
Beschreibung
Typ
Hinweise
Machine Learning-Modell
Name des Machine Learning-Modells.
string
Details zum Eingangsport
Name
Beschreibung
Typ
Wert 1
Eingabewert 1.
any
Wert 2
Eingabewert 2.
any
Wert 3
Eingabewert 3.
any
Wert 4
Eingabewert 4.
any
Wert 5
Eingabewert 5.
any
Wert 6
Eingabewert 6.
any
Wert 7
Eingabewert 7.
any
Wert 8
Eingabewert 8.
any
Wert 9
Eingabewert 9.
any
Wert 10
Eingabewert 10.
any
Details zum Ausgangsport
Name
Beschreibung
Typ
Ausgabe 1
Ausgabewert 1.
any
Ausgabe 2
Ausgabewert 2.
any
Ausgabe 3
Ausgabewert 3.
any
Ausgabe 4
Ausgabewert 4.
any
Ausgabe 5
Ausgabewert 5.
any
Ausgabe 6
Ausgabewert 6.
any
Ausgabe 7
Ausgabewert 7.
any
Ausgabe 8
Ausgabewert 8.
any
Ausgabe 9
Ausgabewert 9.
any
Ausgabe 10
Ausgabewert 10.
any