다음 예는 기존 교육 작업을 취소하는 방법을 보여줍니다.

var mySolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_sn_global_global_clustering');

mySolution.cancelTrainingJob();

다음 예제에서는 클러스터링 솔루션 스토어에서 활성 버전을 가져오고 교육 상태를 반환

var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus()), null, 2));

출력:

{
  "state": "solution_complete",
  "percentComplete": "100",
  "hasJobEnded": "true"
}

다음 예제에서는 모든 ClusteringSolution 버전 개체를 가져오고 getVersionNumber() 및 getStatus() 솔루션 버전 메서드를 호출하는 방법을 보여 줍니다.

var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering');

var mlSolutionVersions = mlSolution.getAllVersions();

for (i = 0; i < mlSolutionVersions.length; i++) {
gs.print("Version " + mlSolutionVersions[i].getVersionNumber() + " Status: " + mlSolutionVersions[i].getStatus() +"\n");
};

출력:

Version 3 Status: {"state":"solution_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"}

Version 2 Status: {"state":"solution_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"}

Version 1 Status: {"state":"solution_cancelled","percentComplete":"0","hasJobEnded":"true"}

다음 예제에서는 솔루션의 최신 버전을 가져오 고 교육 상태를 반환하는 방법을 보여줍니다.

var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getLatestVersion().getStatus()), null, 2));

출력:

{
  "state": "solution_complete",
  "percentComplete": "100",
  "hasJobEnded": "true"
}

다음 예제에서는 클러스터링 솔루션 데이터 세트 정보를 업데이트하고 객체 이름을 인쇄하는

// Update solution
var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({
   'tableName' : 'incident',
   'fieldNames' : ['category', 'short_description', 'priority'],
   'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
});

var eligibleFields = JSON.parse(myIncidentData.getEligibleFields('clustering'));

var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolution({
   'label': "my clustering solution",
   'dataset' : myIncidentData,
   'inputFieldNames': eligibleFields['eligibleInputFieldNames'],
   'predictedFieldName': 'category'
});

// update solution
sn_ml.ClusteringSolutionStore.update('ml_x_snc_global_global_clustering_solution', myCluster);

// print solution name
gs.print('Solution Name: '+myCluster.getName());

출력:

Solution Name: ml_x_snc_global_global_clustering_solution

다음 예제에서는 저장소에 있는 솔루션 개체의 속성을 가져옵니다.

var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(myCluster.getProperties()), null, 2));

*** Script: {
  "algorithmConfig": {
    "algorithm": "kmeans",
    "targetCoverage": "90"
  },
  "datasetProperties": {
    "tableName": "incident",
    "fieldNames": [
      "category",
      "short_description",
      "state",
      "description"
    ],
    "encodedQuery": "activeANYTHING"
  },
  "domainName": "global",
  "groupByFieldName": "category",
  "inputFieldNames": [
    "short_description"
  ],
  "label": "clustering solution",
  "minRecordsPerCluster": 2,
  "name": "ml_x_snc_global_global_clustering_solution",
  "processingLanguage": "en",
  "scope": "global",
  "stopwords": [
    "Default English Stopwords"
  ],
  "trainingFrequency": "run_once",
  "updateFrequency": "do_not_update"
}}

다음 예제에서는 버전 번호로 솔루션의 교육 상태를 가져오는 방법을 보여줍니다.

var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getVersion('1').getStatus()), null, 2));

출력:

{
  "state": "solution_complete",
  "percentComplete": "100",
  "hasJobEnded": "true"
}

다음 예는 스토어에서 솔루션 버전을활성화하는 방법을 보여줍니다.

sn_ml.ClusteringSolution.setActiveVersion("ml_incident_categorization");

다음 예제에서는 데이터 세트를 만들고, 솔루션에 적용하고, 솔루션을 스토어에 추가하고, 교육 작업을 제출하는 방법을 보여 줍니다.

// Create a dataset 
var myData = new sn_ml.DatasetDefinition({

  'tableName' : 'incident',
  'fieldNames' : ['assignment_group', 'short_description', 'description'],
  'encodedQuery' : 'activeANYTHING'

});

// Create a solution 
var mySolution = new sn_ml.ClusteringSolution({

  'label': "my solution definition",
  'dataset' : myData,
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames':['short_description']

});

// Add the solution to the store to later be able to retrieve it.
var my_unique_name = sn_ml.ClusteringSolutionStore.add(mySolution);

// Train the solution - this is a long running job 
var myClusterVersion = mySolution.submitTrainingJob();