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데이터 과학 작업 공간 자습서

Adobe Experience Platform Data Science Workspace는 머신 러닝과 인공 지능을 사용하여 데이터를 통해 얻은 인사이트를 도출합니다. Adobe Experience Platform에 통합된 데이터 과학 작업 공간을 사용하면 Adobe 솔루션 전반에서 콘텐츠와 데이터 자산을 사용하여 예측할 수 있습니다. 모든 기술 수준의 데이터 과학자는 복잡한 기술 없이도 머신 러닝 레서피의 신속한 개발, 트레이닝 및 조정을 지원하는 정교하고 사용하기 쉬운 툴을 갖추고 있습니다. 자세한 내용은 데이터 과학 작업 공간 개요를 읽으십시오.

머신 러닝 모델 만들기 및 게시

Data Science Workspace를 사용하여 경험 플랫폼 데이터에서 인사이트를 도출하는 머신 러닝 모델을 만들 수 있습니다. 먼저 데이터 준비, 모델 작성, 트레이닝 및 모델 평가, 모델 운영 등 데이터 과학 작업 영역의 전체 워크플로우를 검토합니다. 시작하려면 기계 학습 모델 만들기를 방문하여 연습을 게시하십시오.

머신 러닝 인사이트를 통해 프로파일과 세그먼트 강화

Data Science Workspace는 머신 러닝 모델을 생성, 평가 및 활용하여 데이터 예측 및 통찰력을 생성하는 툴 및 리소스를 제공합니다. 머신 러닝 인사이트를 실시간 고객 프로파일 사용 데이터 세트에 인제스트할 때 동일한 데이터를 프로필 기록과 함께 인제스트하여 ADobe Experience Platform 세그멘테이션 서비스를 사용하여 관련 요소의 하위 세트로 세그먼트화할 수 있습니다. 자세한 내용은 머신 러닝 인사이트 튜토리얼을 통해 풍부한 프로파일 기능을 살펴보십시오 .

모델을 서비스로 게시

데이터 과학 작업 영역을 사용하면 교육되고 평가된 모델을 서비스로 게시하여 IMS 조직 내의 사용자가 모델을 만들지 않고도 데이터를 평가할 수 있습니다. 이 작업은 플랫폼 사용자 인터페이스 또는 Sensei Machine Learning API를 사용하여 수행할 수 있습니다. 시작하려면 모델을 서비스 API 자습서 또는 UI 자습서로 게시하십시오 모델을 서비스로 게시(UI) .

모델 예약

Data Science Workspace를 사용하면 머신 러닝 서비스에서 예약된 점수 및 트레이닝 실행을 설정할 수 있습니다. 트레이닝 및 점수 지정 프로세스를 자동화하면 데이터 내의 패턴을 유지하여 시간의 경과에 따라 서비스의 효율성을 유지 관리하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 튜토리얼을 방문하여 UI를 사용하여 모델을 예약하십시오 .