- Présentation de l’espace de travail de science des données
- Accès à l’espace de travail de science des données et fonctionnalités associées
- Présentation détaillée de l’espace de travail de science des données
- Notebooks JupyterLab
- API Sensei Machine Learning
- Recettes préconfigurées
- Création de modèles
- Tutoriels sur les modèles et les recettes
- Création et publication d’un modèle de machine learning
- Création de jeux de données et de schémas Luma de démonstration
- Création de jeux de données et de schéma de ventes au détail
- Prévisualisation des schémas et des jeux de données
- Regroupement des fichiers sources dans une recette
- Importation d’une recette empaquetée (interface utilisateur)
- Importation d’une recette empaquetée (API)
- Formation et évaluation d’un modèle (interface utilisateur)
- Formation et évaluation d’un modèle (API)
- Notation d’un modèle (interface utilisateur)
- Notation d’un modèle (API)
- Optimisation d’un modèle
- Enrichir le profil client en temps réel avec des insights de machine learning
- Publication d’un modèle en tant que service (interface utilisateur)
- Publication d’un modèle en tant que service (API)
- Planification de la formation et de la notation automatisées d’un service (interface utilisateur)
- Guide de dépannage
- Référence d’API
- Notes de mise à jour de Platform
Accès à l’espace de travail de science des données et fonctionnalités associées
Le document suivant décrit les autorisations de Data Science Workspace et l’accès aux fonctionnalités.
- Notebooks : Fournit un environnement de développement interactif (JupyterLab) pour explorer, analyser et modéliser vos données sur Experience Platform.
- Modèles : Fournit des outils utilisés pour créer, publier et stocker des recettes et des modèles d’apprentissage automatique avancés. Pour plus d’informations, consultez la création et publication d’un modèle d’apprentissage automatique tutoriel .
- Services : Contient les deux services fournis par l’Adobe, tels que Services AI/ML et tous les services personnalisés que vous avez créés avec Data Science Workspace.
Pourquoi est-ce que je ne vois que l’onglet Services ?
- Votre entreprise ne peut avoir droit qu’à Adobe Real-time Customer Data Platform (Real-Time CDP) qui inclut le service Customer AI AI/ML.
Si vous ne parvenez pas à voir l’une des Science des données Pour utiliser les fonctionnalités de Data Science Workspace, contactez l’administrateur de votre société afin de vérifier si vous disposez d’une licence Adobe Experience Platform Intelligence.
Module Data Science Workspace
Les fonctionnalités Data Science Workspace sont disponibles dans le package Adobe Experience Platform Intelligence et le module complémentaire Advanced Intelligence Pack
Le tableau suivant présente certaines des différences clés entre les droits de Data Science Workspace et avec et sans le module complémentaire Advanced Intelligence Pack :
Vous pouvez acquérir sous licence plusieurs modules d’intelligence avancée et la capacité accrue est ajoutée à vos droits globaux. Par exemple, si vous possédez 2 modules complémentaires Adobe Experience Platform Advanced Intelligence Pack sous licence, vous avez droit à un total de 20 utilisateurs simultanés de notebooks.
| Droit relatif à Data Science Workspace | Adobe Experience Platform Intelligence Package uniquement | Module complémentaire Adobe Experience Platform Intelligence plus Advanced Intelligence Pack |
|---|---|---|
| Nombre d’utilisateurs de notebook pris en charge. | 5 utilisateurs simultanés | Le premier pack ajoute 5 utilisateurs simultanés et 10 utilisateurs simultanés par package pour les achats supplémentaires. |
| Permet l’intégration de notebooks Jupyter pour l’analyse exploratoire des données et la création de modèles. | X (prend en charge les bibliothèques R, Python et Scala) | X (ajoute des bibliothèques PySpark et Spark ML) |
| Intégration native à Query Service. Possibilité d’explorer et de former des jeux de données à l’aide de SQL dans les notebooks. | X | X |
| Accès aux modèles de notebook prédéfinis pour les analyses prédictives. | X | X |
| Entraînez et notez manuellement les modèles avec les notebooks Jupyter. | X | X |
| Déployer et mettre en oeuvre des modèles avec la possibilité de planifier des tâches de formation et d’inférencement. | X | |
| Structure de recette pour configurer, évaluer, former, noter et publier facilement des modèles en production. | X | |
| Expérience et évaluation de modèles pilotés par l’interface utilisateur. | X | |
| Prise en charge de l’apprentissage profond pour les modèles Tensorflow (GPU Compute). | X | |
| Calcul distribué basé sur Spark pour entraîner et noter des jeux de données volumineux (10 MM + lignes). | X |
Contrôle d’accès
Le contrôle d’accès d’Experience Platform est géré à l’aide d’Adobe Admin Console. Cette fonctionnalité exploite les profils de produit dans Admin Console, liant les utilisateurs à des autorisations et des sandbox. Pour plus d’informations, consultez la présentation du contrôle d’accès.
Pour utiliser l’espace de travail de science des données, l’autorisation « Gestion de l’espace de travail de science des données » doit être activée. Le tableau suivant décrit les effets de l’activation ou de la désactivation de cette autorisation :
| Autorisation | Activé | Désactivé |
|---|---|---|
| Gestion de l’espace de travail de science des données | Permet d’accéder à tous les services de l’espace de travail de science des données. | L’accès aux API et à l’interface utilisateur de tous les services de Data Science Workspace est désactivé. Lorsque cette option est désactivée, sélectionnez la variable Notebooks, Modèles, et Services Les pages ne sont pas autorisées. |
Prise en charge des sandbox
Les sandbox sont des partitions virtuelles au sein d’une instance unique d’Experience Platform. Chaque instance de Platform prend en charge plusieurs environnements de test de production et hors production, chacun conservant sa propre bibliothèque de ressources de Platform. Les environnements de test hors production vous permettent de tester des fonctionnalités, d’exécuter des expériences et de créer des configurations personnalisées sans affecter vos environnements de test de production. Pour plus d’informations sur les sandbox, consultez la présentation des sandbox.
Actuellement, Data Science Workspace présente la limitation d’environnement de test suivante :
- Les ressources de calcul sont partagées entre les de production et les sandbox hors production.
Étapes suivantes
Ce document décrit les différents types d’accès et de fonctionnalités disponibles dans Data Science Workspace.
Pour en savoir plus sur Data Science Workspace, par exemple un processus quotidien complet, commencez par lire le Présentation détaillée de Data Science Workspace documentation. Pour obtenir des informations plus générales, consultez la Présentation de Data Science Workspace.
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