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Data Science Workspaceのチュートリアル

Adobe Experience Platform Data Science Workspaceは、機械学習と人工知能を使用して、データからインサイトを引き出します。 Data Science WorkspaceはAdobe Experience Platformに統合されており、アドビのソリューション全体でコンテンツやデータアセットを使用して予測を行うのに役立ちます。 すべてのスキルレベルのデータ科学者は、機械学習レシピの迅速な開発、トレーニング、調整をサポートする高度で使いやすいツールを備えています。AIテクノロジーのすべてのメリットを、複雑さを伴うことなくサポートします。 詳しくは、 Data Science Workspaceの概要を読むことから始めてください

機械学習モデルの作成と公開

Data Science Workspaceを使用して、機械学習モデルを作成し、エクスペリエンスプラットフォームデータからインサイトを引き出します。 まず、データの準備、モデルのオーサリング、モデルのトレーニングと評価、モデルの操作を含む、Data Science Workspaceの完全なワークフローを確認します。 開始するには、「機械学習モデルのチュートリアルを 作成してパブリッシュする 」にアクセスします。

機械学習インサイトによるプロファイルとセグメントの強化

Data Science Workspaceは、機械学習モデルを作成、評価、利用してデータ予測とインサイトを生成するためのツールとリソースを提供します。 機械学習インサイトがリアルタイム顧客プロファイル対応データセットに取り込まれると、同じデータがプロファイルレコードとして取り込まれ、ADobe Experience Platform Segmentation Serviceを使用して関連要素のサブセットにセグメント化できます。 詳しくは、機械学習インサイトのチュートリアルの 豊富なプロファイルに従ってください

モデルをサービスとして発行

Data Science Workspaceを使用すると、トレーニングを受けた評価済みのモデルをサービスとして公開でき、IMS組織内のユーザーは、独自のモデルを作成することなく、データをスコアリングできます。 これは、プラットフォームのユーザーインターフェイスまたはSenesie Machine Learning APIを使用して行うことができます。 開始するには、「モデルをサービス APIとして公開 」チュートリアル 、または UIチュートリアルに従ってください。

モデルのスケジュール

Data Science Workspaceを使用すると、機械学習サービスでのスコアおよびトレーニングの実行をスケジュール設定できます。 トレーニングとスコアリングプロセスを自動化すると、データ内のパターンに対応し、時間をかけてサービスの効率を維持、向上させるのに役立ちます。 詳しくは、UIを使用したモデルの スケジュール設定のチュートリアルを参照してください