Sensei Machine Learning-API-Handbuch

Letzte Aktualisierung: 4. April 2025

Erstellt für:

  • Entwickler
HINWEIS
Data Science Workspace ist nicht mehr erhältlich.
Diese Dokumentation richtet sich an Bestandskunden mit vorherigen Berechtigungen für Data Science Workspace.

Die Sensei Machine Learning-API bietet Datenwissenschaftlern einen Mechanismus zum Organisieren und Verwalten von Services für maschinelles Lernen, von der Einführung von Algorithmen über Experimente bis hin zur Bereitstellung von Services.

Dieses Entwicklerhandbuch enthält Schritte, die Ihnen bei der Verwendung der Sensei-API für maschinelles Lernen helfen und veranschaulicht API-Aufrufe zum Ausführen von CRUD-Vorgängen für verschiedene Data Science Workspace-Ressourcen.

Erste Schritte

Sie müssen das Tutorial Authentifizierung abgeschlossen haben, um Zugriff auf die folgenden Anfragekopfzeilen zu erhalten, über die Aufrufe an Adobe Experience Platform APIs durchgeführt werden können:

  • Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}

Alle Ressourcen in Experience Platform sind auf bestimmte virtuelle Sandboxes beschränkt. Bei allen Anfragen an Experience Platform-APIs ist eine Kopfzeile erforderlich, die den Namen der Sandbox angibt, in der der Vorgang ausgeführt werden soll:

  • x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}

Weitere Informationen zu Sandboxes in Experience Platform finden Sie in der Sandbox-Übersichtsdokumentation.

Bei allen Anfragen mit einer Payload (POST, PUT, PATCH) ist eine zusätzliche Kopfzeile erforderlich:

  • Content-Type: application/json