Yhteenveto
Tämä kehittäjäkoodimalli käyttää Red Hat® Marketplacen Findability Platform (FP) Predict Plus -operaattoria ennustamaan asiakkaiden menoja historiallisten tietojen avulla ja havainnollistamaan mallien rakentamisen automatisoitua prosessia.
Kuvaus
Koneoppiminen on laaja tutkimusala, joka on päällekkäinen ja perii ideoita monilta asiaan liittyviltä aloilta, kuten tekoäly. Alan painopiste on oppiminen - eli taitojen tai tiedon hankkiminen kokemuksesta. Yleisimmin tämä tarkoittaa hyödyllisten käsitteiden syntetisointia historiallisista tiedoista. Sellaisena koneoppimisen harjoittajana voi esiintyä monen tyyppistä oppimista kokonaisista tutkimusaloista erityisiin tekniikoihin.
Regressio koneoppimisessa ja tilastoissa on valvottu oppimismenetelmä, jossa tietokoneohjelma oppii sille annetuista tiedoista tekemään uusia havaintoja tai ennusteita. Tässä tekniikassa kohdemuuttujalla on jatkuvia arvoja, jotka vaihtelevat nollasta äärettömään. Esimerkkejä regressio-ongelmista tietyn historiallisen tiedon kanssa ovat:
- Lämpötilan ennustaminen
- Myynnin ennustaminen
- Talon hinnan ennustaminen
- Asiakkaiden menojen ennustaminen
Keskitymme asiakkaiden menojen ennustamiseen historiallisten tietojen avulla ja esitämme mallien rakentamisen automatisoidun prosessin FP Predict plus -operaattoria käyttäen Red Hat Marketplace. Käytämme Red Hat Marketplacen FP Predict Plus -operaattoria ratkaisemaan tämän käyttötapauksen.
Kun olet suorittanut tämän mallin, ymmärrät, miten:
- Määritä ilmentymä nopeasti OpenShift®-klusteriin mallin rakentamista varten.
- Syötä tiedot ja aloita FP Predict Plus -prosessi.
- Rakenna malleja FP Predict Plus -sovelluksella ja arvioi suorituskyky.
- Valitse paras malli ja suorita käyttöönotto.
- Luo uusia ennusteita käytetyn mallin avulla.
Virtaus
- Käyttäjä kirjautuu FP Predict Plus -alustalle käyttämällä FP Predict Plus -operaattoria.
- Käyttäjä lataa datatiedoston CSV-muodossa alustan Kubernetes-tallennustilaan.
- Käyttäjä aloittaa mallinrakennusprosessin FP Predict Plus -operaattorilla OpenShift-klusterissa ja luo putkilinjat.
- Käyttäjä arvioi eri putket FP Predict Plus -sovelluksesta ja valitsee parhaan mallin käyttöönottoa varten.
- Käyttäjä tuottaa tarkat ennusteet käyttöönotetun mallin avulla.
Ohjeet
Etsi tämän mallin yksityiskohtaiset vaiheet LUEMINUT tiedosto. Vaiheet osoittavat sinulle, miten:
- Lisää tiedot
- Luo työpaikka
- Tarkista työn yksityiskohdat
- Analysoi tuloksia
- Lataa Tulokset ja malli-tiedosto
- Ennustaminen uusien tietojen avulla
- Luo ennustettava työ
- Tarkista työn yhteenveto
- Analysoi työn ennustamisen tulokset
- Lataa ennustetut tulokset
