- Visão geral do Data Science Workspace
- Acesso e recursos da Data Science Workspace
- Apresentação do Data Science Workspace
- Blocos de anotações do JupyterLab
- API de aprendizado de máquina do Sensei
- Aprendizagem de máquina em tempo real (Alpha)
- Receitas pré-criadas
- Criação de modelo
- Tutoriais de modelo e receita
- Criar e publicar um modelo de aprendizado de máquina
- Criar o esquema de vendas de varejo e o conjunto de dados
- Visualizar esquemas e conjuntos de dados
- Compactar arquivos de origem em uma receita
- Importar uma receita empacotada (IU)
- Importar uma receita empacotada (API)
- Treine e avalie um modelo (IU)
- Treinar e avaliar um modelo (API)
- Pontuação de um modelo (interface do usuário)
- Pontuação de um modelo (API)
- Otimizar um modelo
- Enriqueça o Perfil do cliente em tempo real com insights de aprendizado de máquina
- Publicar um modelo como um serviço (UI)
- Publicar um modelo como um serviço (API)
- Agendar treinamento automatizado e pontuação em um serviço (IU)
- Guia de solução de problemas
- Referência da API
- Notas de versão da plataforma
Acesso e recursos da Data Science Workspace
O documento a seguir descreve as permissões do Data Science Workspace e o acesso aos recursos.
- Notebooks: oferece um ambiente de desenvolvimento interativo (JupyterLab) para explorar, analisar e modelar seus dados no Experience Platform.
- Modelos: fornece ferramentas usadas para criar, publicar e armazenar fórmulas e modelos avançados de aprendizado de máquina. Para obter mais informações, visite o tutorial criar e publicar um modelo de aprendizado de máquina.
- Serviços: contém serviços fornecidos pelo Adobe, como Serviços inteligentes e quaisquer serviços personalizados criados com o Data Science Workspace.
Por que estou vendo apenas a guia Serviços?
- Sua organização só pode ter direito à Plataforma de dados do cliente em tempo real (RTCDP), que inclui a API do cliente de serviço inteligente.
Se não conseguir ver nenhuma das guias Data Science e quiser usar os recursos do Data Science Workspace, entre em contato com o administrador da empresa para verificar se você tem uma licença Adobe Experience Platform Intelligence.
Aditamento de pacote Adobe Experience Platform Intelligence
A tabela a seguir descreve algumas das principais diferenças para o Data Science Workspace com e sem o complemento do pacote Adobe Experience Platform Intelligence :
Você pode licenciar mais de um pacote de Inteligência e o aumento da capacidade é adicionado ao seu direito geral. Por exemplo, se você licenciou 2 adjuntos de pacotes Adobe Experience Platform Intelligence, terá direito a um total de 20 usuários simultâneos de Notebook.
| Data Science Workspace | Data Science Workspace com o complemento de pacote de inteligência | |
|---|---|---|
| Número de usuários do Notebook suportados. | 5 usuários simultâneos | O primeiro pacote adiciona 5 usuários simultâneos e compras adicionais e adiciona 10 usuários simultâneos por pacote. |
| Permite notebooks Jupyter integrados para análise de dados exploratórios e criação de modelos (R, Python, Scala, PySpark) | X | X |
| Integração nativa com o Serviço de query. Capacidade de explorar e modelar conjuntos de dados usando SQL em notebooks. | X | X |
| Acesso a modelos de notebook pré-criados para análises preditivas. | X | X |
| Treine e marque manualmente modelos com notebooks Jupyter. | X | X |
| Implante e operacionalize modelos com a capacidade de agendar trabalhos de treinamento e inferência. | X | |
| Estrutura de receita para configurar, avaliar, treinar, pontuar e publicar modelos facilmente na produção. | X | |
| Experimentação e avaliação de modelo orientada pela interface do usuário. | X | |
| Suporte para aprendizado profundo para modelos de Tensorflow (GPU Compute). | X | |
| Computação distribuída baseada em Spark para treinar e pontuar em relação a grandes conjuntos de dados (10MM + linhas). | X |
Controle de acesso
O controle de acesso para Experience Platform é administrado por meio do Adobe Admin Console. Essa funcionalidade utiliza perfis de produto no Admin Console, que vinculam usuários com permissões e sandboxes. Consulte a visão geral do controle de acesso para obter mais informações.
Para usar o Data Science Workspace, a permissão "Gerenciar Data Science Workspace" deve estar habilitada. A tabela a seguir descreve os efeitos da ativação ou desativação dessa permissão:
| Permissão | Ativado | Desativado |
|---|---|---|
| Gerenciar o Data Science Workspace | Fornece acesso a todos os serviços no Data Science Workspace. | O acesso da API e da interface do usuário a todos os serviços no Data Science Workspace está desativado. Enquanto estiver desativado, a seleção das páginas Notebooks, Modelos e Serviços é impedida. |
Suporte a sandbox
As sandboxes são partições virtuais em uma única instância do Experience Platform. Cada instância da Platform é compatível com uma sandbox de produção e várias sandboxes de não produção, cada uma mantendo sua própria biblioteca de recursos da Platform. As sandboxes de não produção permitem testar recursos, executar experimentos e fazer configurações personalizadas sem afetar a sandbox de produção. Para obter mais informações sobre sandboxes, consulte a visão geral das sandboxes.
Atualmente, o Data Science Workspace tem a seguinte limitação de sandbox:
- Os recursos de computação são compartilhados nas sandbox de produção e nas sandboxes de não produção.
Próximas etapas
Este documento descrevia os diferentes tipos de acesso e recursos disponíveis no Data Science Workspace.
Para saber mais sobre o Data Science Workspace, como um fluxo de trabalho diário completo, comece lendo a documentação do Data Science Workspace. Para obter informações mais gerais, visite a Visão geral do Data Science Workspace.
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