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 |