- 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
Adobe Experience Platformが提供する顧客体験
このビデオは、顧客の観点から見た、Adobe Experience Platformで構築された仮想的なエクスペリエンスに従います。 Experience Platformがリッチで関連性の高いリアルタイムのエクスペリエンスを作り出す方法をご覧ください。
その他のリソース
- 背景：Experience Platformによる顧客体験（ビデオ）
- Experience Platformの概要（ビデオ）
- Experience Platformの主な機能（ビデオ）
- アプリケーションとインテリジェントサービス（ビデオ）
- Experience Cloudアプリケーションとの統合（ビデオ）
- Experience Platformの主な使用例（ビデオ）
- Experience Platformの基本的なアーキテクチャ（ビデオ）
- Experience Platformのインターフェイスツアー（ビデオ）
- 役割とプロジェクトのフェーズ（ビデオ）
- Adobe Experience Platform ドキュメント
リソース
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