Machine Learning-Modul

Einführung in das Machine Learning-Modul

Das Spectrum-Team freut sich, die Vorschau auf ein leistungsstarkes neues Modul mit Ihnen zu teilen: Machine Learning. Diese Technologievorschau stellt eine frühe Implementierung des Machine Learning-Moduls dar, das die grundlegenden Funktionen umfasst, die, wie wir finden, für Sie am hilfreichsten sind. In zukünftigen Versionen möchten wir wesentliche neue Funktionen hinzuzufügen. Damit wir sicherstellen können, dass die von Ihnen gewünschten Funktionen hinzugefügt werden, stellen wir Ihnen nun diese Technologievorschau zur Verfügung. Ihr Feedback trägt zur Entwicklung des Machine Learning-Moduls bei. Beachten Sie die folgenden Dinge, wenn Sie Machine Learning erkunden:
  • 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.

Das Machine Learning-Modul von Spectrum™ Technology Platform bietet die Möglichkeit, beaufsichtigte und unbeaufsichtigte Machine Learning-Modelle anzupassen.
Anmerkung: Das Machine Learning-Modul wird nur unter Windows- und Linux-Betriebssystemen unterstützt.

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.

Anmerkung: Das Machine Learning-Modul verwendet eine zugrunde liegende H2O.ai-Bibliothek für Modellierungsalgorithmen in „K-Means Clustering“, „Logistic Regression“ und „Java Model Scoring“.