- Información general de Data Science Workspace
- Acceso y funciones de Data Science Workspace
- Recorrido por Data Science Workspace
- Portátiles JupyterLab
- API de aprendizaje automático de Sensei
- Aprendizaje automático en tiempo real (Alpha)
- Fórmulas creadas previamente
- Creación de modelos
- Tutoriales de modelo y fórmula
- Creación y publicación de un modelo de aprendizaje automático
- Crear el esquema y el conjunto de datos de ventas minoristas
- Vista previa de esquemas y conjuntos de datos
- Empaquete archivos de origen en una fórmula
- Importar una fórmula empaquetada (IU)
- Importar una fórmula empaquetada (API)
- Capacitar y evaluar un modelo (IU)
- Formación y evaluación de un modelo (API)
- Puntuación de un modelo (IU)
- Puntuación de un modelo (API)
- Optimización de un modelo
- Enriquecer el perfil del cliente en tiempo real con perspectivas de aprendizaje automático
- Publicación de un modelo como servicio (IU)
- Publicación de un modelo como servicio (API)
- Programar la formación automatizada y la puntuación en un servicio (IU)
- Guía de resolución de problemas
- Referencia de API
- Notas de la versión de Platform
Acceso y funciones de Data Science Workspace
El siguiente documento describe los permisos de Data Science Workspace y el acceso a las funciones.
- Portátiles: proporciona un entorno de desarrollo interactivo (JupyterLab) para explorar, analizar y modelar los datos en el Experience Platform.
- Modelos: proporciona las herramientas que se utilizan para crear, publicar y almacenar fórmulas y modelos de aprendizaje automático avanzados. Para obtener más información, visite el tutorial crear y publicar un modelo de aprendizaje automático.
- Servicios: contiene servicios proporcionados por el Adobe, como Intelligent Services, y cualquier servicio personalizado que haya creado con Data Science Workspace.
¿Por qué solo veo la pestaña Servicios?
- Es posible que su organización solo tenga derecho a la plataforma de datos del cliente en tiempo real (RTCDP), que incluye el servicio inteligente AI del cliente.
Si no puede ver ninguna de las pestañas Data Science y desea utilizar las funciones de Data Science Workspace, póngase en contacto con el administrador de su empresa para comprobar si dispone de una licencia de Adobe Experience Platform Intelligence.
complemento del paquete Adobe Experience Platform Intelligence
La siguiente tabla describe algunas de las diferencias clave para Data Science Workspace con y sin el complemento del paquete Adobe Experience Platform Intelligence :
Puede obtener una licencia de más de un complemento del paquete de inteligencia y el aumento de la capacidad se añade a su derecho general. Por ejemplo, si tiene licencia de dos complementos de paquete de Adobe Experience Platform Intelligence, tiene derecho a un total de 20 usuarios de Notebook simultáneos.
| Data Science Workspace | Data Science Workspace con el complemento del paquete de inteligencia | |
|---|---|---|
| Número de usuarios de portátiles admitidos. | 5 usuarios simultáneos | El primer paquete agrega 5 usuarios simultáneos y las compras adicionales agregan 10 usuarios simultáneos por paquete. |
| Permite portátiles Jupyter integrados para análisis de datos exploratorios y creación de modelos (R, Python, Scala, PySpark) | X | X |
| Integración nativa con Query Service. Capacidad para explorar y dar forma a conjuntos de datos mediante SQL en portátiles. | X | X |
| Acceso a plantillas de portátiles creadas previamente para análisis predictivos. | X | X |
| Capacite y puntee manualmente los modelos con Jupyter Notebooks. | X | X |
| Implemente y operacionalice modelos con la capacidad de programar trabajos de formación e inferencias. | X | |
| Marco de fórmula para configurar, evaluar, entrenar, puntuar y publicar fácilmente modelos en producción. | X | |
| Experimentación y evaluación del modelo impulsado por la interfaz de usuario. | X | |
| Compatibilidad de aprendizaje profundo para los modelos Tensorflow (GPU Compute). | X | |
| Cálculo distribuido basado en chispas para entrenar y puntuar con conjuntos de datos grandes (10MM + filas). | X |
Control de acceso
El control de acceso para el Experience Platform se administra a través de Adobe Admin Console. Esta funcionalidad aprovecha los perfiles de producto del Admin Console, que vinculan a los usuarios con permisos y entornos limitados. Consulte la descripción general del control de acceso para obtener más información.
Para utilizar Data Science Workspace, el permiso "Administrar Data Science Workspace" debe estar habilitado. La siguiente tabla describe los efectos de habilitar o deshabilitar este permiso:
| Permiso | Habilitado | Desactivado |
|---|---|---|
| Administrar Data Science Workspace | Proporciona acceso a todos los servicios de Data Science Workspace. | El acceso a la API y la interfaz de usuario de todos los servicios de Data Science Workspace está desactivado. Mientras está desactivado, no se puede seleccionar las páginas Notebooks, Modelos y Servicios. |
Compatibilidad con Sandbox
Los entornos limitados son particiones virtuales dentro de una sola instancia de Experience Platform. Cada instancia de Platform admite un simulador para pruebas de producción y varios entornos limitados que no sean de producción, cada uno de los cuales mantiene su propia biblioteca de recursos de Platform. Los entornos limitados que no son de producción le permiten probar características, ejecutar experimentos y realizar configuraciones personalizadas sin afectar a su entorno limitado de producción. Para obtener más información sobre los entornos limitados, consulte la información general de los entornos limitados.
Actualmente, Data Science Workspace tiene la siguiente limitación de entornos limitados:
- Los recursos de cómputo se comparten entre el entorno limitado de producción y los entornos limitados que no son de producción.
Pasos siguientes
Este documento describe los diferentes tipos de acceso y características disponibles en Data Science Workspace.
Para obtener más información sobre Data Science Workspace, como un flujo de trabajo diario completo, comience por leer la documentación Data Science Workspace tutorial . Para obtener información más general, consulte Información general de Data Science Workspace.
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