Machine Learning-Modul
Einführung in das Machine Learning-Modul
- Diese Technologievorschau enthält eine begrenzte Gruppe von Features. Für Verbesserungsvorschläge oder Ideen hinsichtlich neuer Funktionen sind wir stets offen. Senden Sie dem technischen Support einfach eine Verbesserungsanforderung. Ihre Vorschläge helfen uns bei der Bestimmung der Features, die in zukünftigen Releases hinzugefügt werden. Informationen darüber, wie Sie sich an den technischen Support wenden, finden Sie unter www.pitneybowes.com/us/contact-dcs.html.
- Selbst die beste Software enthält Fehler. Wenn Ihnen ein Fehler auffällt, informieren Sie uns darüber, indem Sie einen Fehlerbericht an den technischen Support senden. Da dies eine Technologievorschau ist, können wir leider nicht garantieren, dass wir uns sofort mit Ihrem Problem befassen können. Informationen darüber, wie Sie sich an den technischen Support wenden, finden Sie unter www.pitneybowes.com/us/contact-dcs.html.
- Sie können diese Technologievorschau gerne in Ihrer Produktionsumgebung verwenden. Beachten Sie, dass wir bei Technologievorschauen keine normalen Vereinbarungen zum Servicelevel (Service Level Agreements, SLAs) einhalten können.
- Wir erwarten interessantes und unvorhergesehenes Feedback, das wesentlichen Einfluss auf das neue Release von Machine Learning haben können. Wir können daher nicht garantieren, dass Sie Ihre gesamte Arbeit im Machine Learning-Modul beibehalten können, wenn Sie ein Upgrade auf zukünftige Releases durchführen.
- Nutzen Sie Ihr Urteilsvermögen, wenn es darum geht, Geschäftsentscheidungen zu treffen, die auf mit dieser Technologievorschau generierten Einblicken basieren. Bei Features aus der Technologievorschau können wir die normalen Vereinbarungen zum Servicelevel (Service Level Agreements, SLAs) nicht einhalten.
Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Experimentieren mit dem Machine Learning-Modul und freuen uns auf Ihr Feedback.
Binning
Beim Binning werden Datensätze für eine kontinuierliche Variable in Gruppen (Bins) aufgeteilt, ohne dass dabei Zielinformationen berücksichtigt werden. Sie können das unbeaufsichtigte Binning mit einer der beiden folgenden Methoden durchführen: mit Bins vom Typ „equal-width“ oder mit Bins vom Typ „equal-frequency“.
K-Means Clustering
Beim „K-Means Clustering“ werden Modelle auf der Grundlage des analytischen Clusterings erstellt. Dabei wird eine Reihe von Datensätzen basierend auf Datenwerten in Cluster mit ähnlichen Datensätzen segmentiert.
Logistic Regression
Mit Logistic Regression werden Modelle aus Datasets erstellt, die im Hinblick auf Eingabevariablen binäre Ziele verwenden.
Java Model Scoring
Dieses Feature bewertet mithilfe der Formel, die beim Anpassen eines Machine Learning-Modells erstellt wird, neue Daten.Machine Learning-Modellverwaltung
Die „Machine Learning“-Modellverwaltung ermöglicht Ihnen die Verwaltung aller Machine Learning-Modelle auf Ihrem Spectrum™ Technology Platform-Server. Sie können Modelle verfügbar machen, die Verfügbarkeit von Modellen aufheben oder Modelle löschen. Zusätzlich können Sie zu jedem Modell detaillierte Informationen anzeigen und zwei beliebige Modelle des gleichen Typs miteinander vergleichen.