- Platform チュートリアル
- Platform の概要
- Real-Time CDPの概要
- はじめに：データアーキテクトとデータエンジニア
- Experience Platform API に対する認証
- Experience Platform へのサンプルデータの読み込み
- 管理
- オーディエンスとセグメント化
- Audience Portal と構成の概要
- オーディエンスのアップロード
- オーディエンスルールビルダーの概要
- オーディエンスを作成
- コンテンツベースのオーディエンスの作成
- コンバージョンオーディエンスの作成
- 既存のオーディエンスからのオーディエンスの作成
- 順次オーディエンスの作成
- 動的オーディエンスの作成
- 複数エンティティのオーディエンスの作成
- B2B データを使用したオーディエンスの作成
- ストリーミングセグメント化のデモ
- オーディエンスルールの評価
- データを書き出すデータセットの作成
- セグメントの一致の接続設定
- セグメントの一致のデータガバナンス
- セグメントの一致の設定フロー
- セグメントの一致によるインサイトの事前共有
- 受信データのセグメント一致
- 監査ログ
- データ収集
- ダッシュボード
- データガバナンス
- データハイジーン
- データ取り込み
- Data Science Workspace
- 宛先
- ID
- インテリジェントサービス
- 監視
- パートナーデータのサポート
- プロファイル
- プライバシーとセキュリティ
- クエリ
- スキーマ
- ソース
- Experience Cloud の統合
- 業界トレンド
サービスの自動トレーニングとスコアリングのスケジュール設定
Adobe Experience Platform Data Science Workspace を使用すると、機械学習サービスでスコアリングとトレーニングの実行をスケジュール設定できます。 トレーニングとスコアリングのプロセスを自動化すると、データの様々なパターンに追いつくことで、サービスの効率を時間をかけて維持および向上させるのに役立ちます。 詳しくは、 Data Science Workspace ドキュメント.
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