- 概要
- プラットフォームの紹介
- Experience Platform API に対する認証
- はじめに：データアーキテクトとデータエンジニア
- Experience Platformへのサンプルデータの読み込み
- データガバナンス
- データ取得
- Data Science ワークスペース
- 概要
- アーキテクチャ
- JupyterLab ノートブックにデータを読み込む
- レシピビルダーテンプレートを使用して、モデルのトレーニング、スコア、作成を行います。
- マシンラーニングモデルの作成と公開
- 小売売上データセットとスキーマの作成
- プレビュースキーマとデータセット
- ソースファイルのレシピへのパッケージ化
- パッケージ化されたレシピの読み込み（UI）
- パッケージ化されたレシピの読み込み（API）
- モデルの最適化
- リアルタイム顧客プロファイルと機械学習のインサイトを強化
- モデルをサービスとして公開（UI）
- モデルをサービスとして公開（API）
- サービスに対する自動トレーニングとスコアリングのスケジュール設定
- 宛先
- ID
- プロファイル
- クエリ
- サンドボックス
- スキーマ
- セグメント
- ソース
- アプリケーションサービス
- インテリジェントサービス
- Experience Cloud の統合
Data Science Workspaceアーキテクチャの概要
このビデオでは、概要図を順を追って説明し、Data Science Workspaceに関するExperience Platformの主なコンポーネントについて説明します。
その他のリソース
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