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Salesforce Data 360 について
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            ゼロからの予測 AI モデルの作成

            詳細情報:

            1. Salesforce ヘルプ
            2. ドキュメント
            3. Data 360

            ゼロからの予測 AI モデルの作成

            モデルを作成してデータを分析し、機械学習に基づいて AI を活用した予測を取得します。サポートされる使用事例と倫理的なモデル構築について説明します。そして、手順に従ってモデルを作成し、モデル品質を評価します。

            必要なエディション

            使用可能なエディション: Data 360 でサポートされるすべてのエディション。 「Data 360 Edition の可用性」を参照してください。
            • サポートされる予測モデル種別
              予測モデルは、一般的なビジネスの使用事例に対処します。
            • 倫理的な AI モデルの設計
              Salesforce では、ビジネスで人工知能 (AI) の倫理的な活用を実践するためのガイダンスを用意しています。
            • トレーニングデータの準備
              効果的なデータプレップは、予測モデルで優れた結果を得るための鍵です。Data 360 のデータインテグレーション機能を活用します。 1 つ以上のデータソースのデータを読み込み、最適化されたトレーニングデータを使用してデータモデルオブジェクト (DMO) に変換します。データは Salesforce や外部ソースから取得できます。サードパーティのツールとユーティリティを使用して、データの整理と収集タスクをさらに迅速に実行することもできます。
            • モデルをゼロから作成
              履歴データを使用して将来の結果を予測するモデルを作成します。データソースを選択して構造化し、目的の結果を定義します。次に、AI、機械学習、統計分析を使用して、予測推測とインサイトを明らかにするようにモデルをトレーニングします。
            • 予測モデルの改善
              モデル品質は、予測 AI ソリューションの重要な成功要因です。Einstein Studioでは、予測モデルの継続的な反復的な改善がサポートされます。本番でのモデル品質を経時的に測定します。品質アラートを使用して、改善すべき領域を特定し、対処します。新しいモデルバージョンを試します。モデル品質の改善に取り組むことで、ビジネス成果が向上します。
            • モデル品質の評価
              トレーニング総計値を使用して、モデルで結果を予測する能力を評価し、有効化する準備ができているかどうかを判断します。トレーニング総計値は、モデルがトレーニングデータに含まれるパターンと関係をどれだけ効果的に理解しているかについての情報を提供し、その予測効果を示します。
             
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