Analytics Scoring モジュールのコンポーネント

Analytics Scoring モジュールは、次のコンポーネントで構成されます。

• Binning Lookup — Machine Learning モジュールの Binning ステージによってデータフロー内に作成された既存のビンを使用して、以前に定義されたビニングを新しいデータに適用するために使用できるステージ。
• Java Model Scoring — 機械学習モデルのフィッティングを行ったときに作成された式を使用して、新しいデータをスコアリングするために使用できるステージ。
• PMML Model Scoring — Analytics Scoring リポジトリに保存された任意のモデルを、データフローのコンテキストで評価するために使用できるステージ。
• Read from Miner Dataset — データフロー内で使用されるフォーカス ファイルからのデータの読み取りに使用できるステージ。
• Write to Miner Dataset — データフローからフォーカス ファイルへのデータの書き出しに使用できるステージ。
• Machine Learning モデル管理 — Spectrum™ Technology Platform サーバー上のすべての機械学習モデルを管理するモデル評価と、Spectrum™ Technology Platform サーバー上のすべてのビニングを管理するビニング管理が含まれているリポジトリ。
• Analytics Scoring リポジトリ — Analytics Scoring モジュールで使用可能なすべてのモデルが格納された中央リポジトリ。ユーザは、Web クライアントによってリポジトリを管理できます。

Java Model Scoring を使用したデータのスコアリングが含まれている、教師あり学習と教師なし学習の例については、『Machine Learning ガイド』の「データ サイエンスのデモンストレーション フロー」を参照してください。