使用机器学习见解丰富Real-Time Customer Profile
Adobe Experience Platform Data Science Workspace提供了用于创建、评估和利用机器学习模型生成数据预测和洞察的工具和资源。 将机器学习分析摄取到启用了Profile的数据集时，还会将该相同数据作为Profile记录摄取，然后可以使用Adobe Experience Platform Segmentation Service对其进行分段。
此文档提供指向教程的链接，这些教程使您能够用机器学习见解扩充Real-Time Customer Profile。
快速入门
要完成下面的教程，您需要对摄取Profile数据和创建区段有一定的了解。 在开始本教程之前，请查看以下服务的文档：
- Real-Time Customer Profile：根据来自多个来源的汇总数据，为每个单独的客户提供完整、统一的表示形式。
- Identity Service：通过桥接正在引入到Platform中的不同数据源中的标识来启用Real-Time Customer Profile。
- Experience Data Model (XDM)： Platform用于组织客户体验数据的标准化框架。
除了上述文档之外，还强烈建议您查看有关架构和架构编辑器的以下指南：
创建和配置输出架构和数据集 create-an-output-schema-and-dataset
使用得分见解丰富Real-Time Customer Profile的第一步是了解您的数据定义的真实对象（如人员）。 了解数据使您能够描述和设计结构以添加含义，就像设计关系数据库一样。
架构的合成从指定类开始。 类定义架构将包含的数据的行为方面（记录或时间序列）。 要开始创建自己的架构，请按照教程中有关使用架构编辑器创建架构的步骤操作。 请注意，在为Profile启用数据集之前，您需要配置数据集的架构以使其具有主标识字段，然后为Profile启用架构。 当数据被摄取到启用了Profile的数据集时，同样的数据也会被摄取为Profile条记录。
如果您希望改用Schema Registry API编写架构，请先阅读Schema Registry 开发人员指南，然后再尝试阅读有关使用API创建架构的教程。
准备好架构和数据集后，您可以使用适当的模型执行评分运行，从而生成评分数据并将其摄取到数据集。
使用Segment Builder创建区段 create-segments-using-the-segment-builder
生成评分数据见解并将其引入启用了Profile的数据集后，您可以使用Segment Builder创建动态区段。
Segment Builder提供了一个丰富的工作区，允许您与Profile数据元素进行交互。 工作区为构建和编辑规则提供了直观的控件，例如用于表示数据属性的拖放图块。 请按照Segment Builder 用户指南了解以下内容：
- 将属性、事件和现有受众的组合用作构建块来创建区段定义。
- 使用规则生成器画布和容器控制区段规则的执行顺序。
- 查看潜在受众的估计，允许您根据需要调整区段定义。
- 为计划分段启用所有区段定义。
- 为流式分段启用指定的区段定义。
后续步骤 next-steps
要了解有关区段和Segment Builder的更多信息，请阅读分段服务概述。
若要了解有关Real-Time Customer Profile的更多信息，请阅读实时客户个人资料概述