Componentes del módulo Analytics Scoring

El módulo Analytics Scoring consta de los siguientes componentes.

• Binning Lookup: esta etapa se puede usar para aplicar elementos binning previamente definidos a los datos nuevos con elementos bins existentes creados en los flujos de datos mediante la etapa Binning del módulo Machine Learning.
• Java Model Scoring: esta etapa se puede usar para evaluar nuevos datos con la fórmula creada cuando ajusta un modelo de machine learning.
• PMML Model Scoring: esta etapa se puede utilizar para evaluar cualquier modelo almacenado en el repositorio de Analytics Scoring en el contexto de un flujo de datos.
• Read from Miner Dataset: esta etapa se puede usar para leer datos de un archivo de enfoque que se utilizará dentro de un flujo de datos.
• Write to Miner Dataset: esta etapa se puede usar para escribir datos de un flujo de datos a un archivo de enfoque.
• Machine Learning Model Management: este repositorio incluye la función Evaluación de modelo, en la que podrá administrar todos los modelos de aprendizaje automático en su servidor Spectrum™ Technology Platform, y la función Administración de binning, en la que podrá administrar todos los elementos binning del servidor Spectrum™ Technology Platform.
• Repositorio de Analytics Scoring: este es el repositorio central para todos los modelos disponibles para el módulo Analytics Scoring. Los usuarios pueden manejar el repositorio a través de un cliente web.