- 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
Pré-visualização do schema de vendas de varejo e do conjunto de dados
Após a conclusão com êxito do script de inicialização do tutorial Criar o schema de vendas de varejo e o conjunto de dados. Schemas de saída e conjuntos de dados podem ser exibidos em Experience Platform. Para visualização dos schemas e conjuntos de dados, siga as etapas abaixo:
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Clique no link Schemas localizado na coluna de navegação esquerda e localize o schema de entrada criado pelo script de inicialização. O nome do schema corresponderá ao que foi definido em
config.yamlna etapa anterior. Visualização os detalhes do schema e sua composição clicando nele.
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Clique no link Conjuntos de dados localizado na coluna de navegação esquerda e abra o conjunto de dados de entrada criado ao clicar no nome da lista. O nome do conjunto de dados corresponderá ao que foi definido em
config.yamlna etapa anterior.
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Clique em Conjunto de dados de Pré-visualização localizado na pré-visualização superior direita de um subconjunto do conjunto de dados.
Próximas etapas
Agora você assimilou com êxito dados de amostra de Vendas de varejo em Experience Platform usando o script de inicialização fornecido.
Para continuar trabalhando com os dados ingeridos:
- Analise seus dados usando notebooks Jupyter
- Use notebooks Júpiter em Data Science Workspace para acessar, explorar, visualizar e entender seus dados.
- Empacotar arquivos de origem em uma Receita
- Siga este tutorial para saber como trazer seu próprio Modelo para Data Science Workspace ao empacotar arquivos de origem em um arquivo de Receita importável.
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