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データ統合チュートリアル: データ統合による AI パイプラインのオーケストレーション

データ統合チュートリアル: データ統合による AI パイプラインのオーケストレーション

このチュートリアルでは、データ・ファブリックの評価版を使用して、外部データ・ソースに保管されている簡潔で、前処理された、最新のデータを提供するエンドツーエンド・パイプラインを作成します。 目標は、オーケストレーション・パイプラインを使用してエンドツーエンドのワークフローを調整し、自動化された一貫性のある反復可能な結果を生成することです。 パイプラインは、 DataStage および AutoAIを使用します。これらは、特徴量エンジニアリングやハイパーパラメーター最適化など、モデル構築プロセスのいくつかの側面を自動化します。 AutoAI は、候補アルゴリズムをランク付けしてから、最適なモデルを選択します。

クイック・スタート: このチュートリアル用のサンプル・プロジェクトをまだ作成していない場合は、リソース・ハブで Orchestrate an AI pipeline sample project にアクセスします。

このチュートリアルのストーリーは、 GoldenBank がオンライン・アプリケーション向けに特別低金利住宅ローンの更新を提供することで、ビジネスを拡大したいと考えているということです。 オンライン・アプリケーションは、銀行の顧客範囲を拡大し、銀行のアプリケーション処理コストを削減します。 チームは、Orchestration Pipelines を使用して、すべての住宅ローン申請者に関する最新データを提供するデータ・パイプラインを作成します。このデータ・パイプラインは、貸し手が意思決定に使用できます。 データは Db2 Warehouseに保管されます。 データを準備する必要があるのは、データが不完全で古い可能性があり、データ・プライバシーおよび主権ポリシーにより難読化されているか、まったくアクセスできない可能性があるためです。 次に、チームは、信頼できるデータから住宅ローン承認モデルを作成し、そのモデルを実稼働前環境にデプロイしてテストする必要があります。

以下のアニメーション・イメージは、このチュートリアルを終了するまでに実行する内容のクイック・プレビューを提供します。 パイプラインを編集して実行し、機械学習モデルを作成してデプロイします。 イメージをクリックすると、より大きいイメージが表示されます。

アニメーション化されたイメージ

チュートリアルをプレビューする

このチュートリアルでは、以下のタスクを実行します:

ビデオを見る このチュートリアルのステップをプレビューするには、このビデオをご覧ください。 ビデオに表示されるユーザー・インターフェースには若干の違いがある場合があります。 このビデオは、作成されたチュートリアルと一緒に使用することを目的としています。

このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。





このチュートリアルを完了するためのヒントこのチュートリアルを正常に完了するためのヒントを以下に示します。

ビデオ・ピクチャー・イン・ピクチャーの使用

ヒント: ビデオを開始してから、チュートリアルをスクロールすると、ビデオはピクチャー・イン・ピクチャー・モードに移行します。 ピクチャー・イン・ピクチャーで最良のエクスペリエンスを得るには、ビデオの目次を閉じます。 ピクチャー・イン・ピクチャー・モードを使用して、このチュートリアルのタスクを完了する際にビデオをフォローすることができます。 後続の各タスクのタイム・スタンプをクリックします。

以下のアニメーション・イメージは、ビデオ・ピクチャー・イン・ピクチャーおよび目次機能の使用方法を示しています。

ピクト・イン・ピクチャーおよび章の使用法

コミュニティーでのヘルプの利用

このチュートリアルでヘルプが必要な場合は、 Cloud Pak for Data コミュニティー・ディスカッション・フォーラムで質問したり、回答を見つけたりすることができます。

ブラウザー・ウィンドウのセットアップ

このチュートリアルを最適に実行するには、1 つのブラウザー・ウィンドウで Cloud Pak for Data を開き、このチュートリアル・ページを別のブラウザー・ウィンドウで開いたままにして、2 つのアプリケーションを簡単に切り替えることができます。 2 つのブラウザー・ウィンドウを横並びに配置して、見やすくすることを検討してください。

横並びのチュートリアルと UI

ヒント: ユーザー・インターフェースでこのチュートリアルを実行しているときにガイド・ツアーが表示された場合は、 「後で行うこともあります」をクリックします。



前提条件のセットアップ

Cloud Pak for Data as a Service への登録

Cloud Pak for Data as a Service に登録し、データ統合ユース・ケースに必要なサービスをプロビジョンする必要があります。

  • 既存の Cloud Pak for Data as a Service アカウントがある場合は、このチュートリアルを開始できます。 ライト・プランのアカウントを持っている場合、このチュートリアルを実行できるのはアカウントごとに 1 人のユーザーのみです。
  • Cloud Pak for Data as a Service アカウントがまだない場合は、 データ・ファブリックのトライアルに登録してください。

ビデオ・アイコン 以下のビデオを視聴して、 Cloud Pak for Dataのデータ・ファブリックについて確認してください。

このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。

必要なプロビジョン済みサービスの確認

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 00:37から始まるビデオをご覧ください。

必要なサービスを検証またはプロビジョンするには、以下の手順を実行します。

  1. Cloud Pak for Data のナビゲーション・メニュー ナビゲーション・メニューから、 「サービス」>「サービス・インスタンス」を選択します。

  2. 「製品」 ドロップダウン・リストを使用して、既存の Watson Studio サービス・インスタンスが存在するかどうかを判別します。

  3. Watson Studio サービス・インスタンスを作成する必要がある場合は、 サービスの追加をクリックしてください。

    1. Watson Studioを選択します。

    2. 「ライト」 プランを選択します。

    3. 「作成」 をクリックします。

  4. Watson Studio サービスがプロビジョンされるまでお待ちください。プロビジョンが完了するまでに数分かかる場合があります。

  5. これらのステップを繰り返して、以下の追加サービスを確認またはプロビジョニングします:

    • Watson Machine Learning
    • DataStage
    • Cloud Object Storage

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

次のイメージは、プロビジョンされたサービス・インスタンスを示しています。

プロビジョンされたサービス

サンプル・プロジェクトを作成する

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 01:14から始まるビデオをご覧ください。

このチュートリアルのサンプル・プロジェクトが既にある場合は、このタスクをスキップしてください。 そうでない場合は、以下のステップに従ってください。

  1. リソース・ハブの AI パイプライン・サンプル・プロジェクトのオーケストレーション にアクセスします。

  2. 「プロジェクトの作成」をクリックします。

  3. プロジェクトを Cloud Object Storage インスタンスに関連付けるように求められたら、リストから Cloud Object Storage インスタンスを選択してください。

  4. 「作成」 をクリックします。

  5. プロジェクトのインポートが完了するまで待ってから、 「新規プロジェクトの表示」 をクリックして、プロジェクトと資産が正常に作成されたことを確認します。

  6. 「資産」 タブをクリックして、接続、 DataStage フローとデータ定義、およびパイプラインを表示します。

注: このユース・ケースに含まれているチュートリアルを示すガイド・ツアーが表示される場合があります。 ガイド・ツアーのリンクから、これらのチュートリアルの説明が開きます。
ヒント: DataStage フローが表示されない場合は、前に戻ってサービス・インスタンスを表示し、正常にプロビジョンされた DataStage インスタンスを確認してください。 必要なサービスのプロビジョンを参照してください。

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下のイメージは、サンプル・プロジェクトの「資産」タブを示しています。 これで、チュートリアルを開始する準備ができました。

以下のイメージは、サンプル・プロジェクトの「資産」タブを示しています。

Watson Machine Learning サービスをサンプル・プロジェクトに関連付けます。

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 02:04から始まるビデオをご覧ください。

Watson Machine Learning を使用してモデルを作成してデプロイするため、以下の手順に従って、 Watson Machine Learning サービス・インスタンスをサンプル・プロジェクトに関連付けます。

  1. 「AI パイプラインのオーケストレーション」 プロジェクトで、 「管理」タブをクリックします。

  2. 「サービスおよび統合 (Services and Integrations)」 ページをクリックします。

  3. 「サービスの関連付け」をクリックします。

  4. Watson Machine Learning サービス・インスタンスの横にあるボックスにチェック・マークを付けます。

  5. 「関連付け」をクリックします。

  6. 「キャンセル」 をクリックして、 「サービス」&「統合」 ページに戻ります。

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下の画像は、 Watson Machine Learning サービスがリストされた 「サービスと統合 (Services and Integrations)」 ページを示しています。 これで、サンプル・プロジェクトを作成する準備ができました。

サービスとプロジェクトの関連付け




タスク 1: サンプル・プロジェクト内の資産の表示

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 02:26から始まるビデオをご覧ください。

サンプル・プロジェクトには、接続、データ定義、2 つの DataStage フロー、パイプラインなど、いくつかの資産が含まれています。 これらの資産を表示するには、以下の手順に従います。

  1. Orchestrate AI パイプライン・プロジェクトの 「資産 (Assets)」 タブをクリックし、 「すべての資産 (All assets)」を表示します。

  2. DataStage フローおよびパイプラインで使用されるすべてのデータ資産は、 AI_MORTGAGE スキーマ内の Data Fabric Trial- Db2 Warehouse 接続に保管されます。 以下のイメージは、その接続からの資産を示しています。

    Db2 Warehouse の表

  3. 「住宅ローン・データの統合」 DataStage フローは、各住宅ローン申請者に関するデータ (個人情報を含む) を、その申請の詳細、クレジット・スコア、商業購入者としての状況、最終的には各申請者が選択した住宅の価格と統合し、結合されたデータを含む Mortgage_Data.csv という名前の順次ファイルをプロジェクト内に作成します。 以下の図は、 「住宅ローン・データの統合」 DataStage フローを示しています。

    ヒント: DataStage フローが表示されない場合は、前に戻ってサービス・インスタンスを表示し、正常にプロビジョンされた DataStage インスタンスを確認してください。 必要なサービスのプロビジョンを参照してください。

    住宅ローン・データ・フローの統合

  4. 住宅ローン承認の統合 DataStage フローは、最初の DataStage フロー (Mortgage_Data.csv) からの出力を使用し、各住宅ローン・アプリケーション承認に関する情報を統合することにより、データをさらに強化します。 結果のデータ・セットは、 Mortgage_Data_with_Approvals.csvという名前でプロジェクトに保存されます。 以下のイメージは、 「住宅ローン承認の統合」 DataStage フローを示しています。

    住宅ローン承認フローの統合

  5. Mortgage_Data_with_Approvals.csv データ資産の Definition_Mortgage_Data データ定義は、 「住宅ローン承認の統合」 DataStage フローによって作成されます。 次の図は、データ定義を示しています。

    定義住宅ローン・データ

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下のイメージは、サンプル・プロジェクト内のすべての資産を示しています。 これで、サンプル・プロジェクトでパイプラインを探索する準備ができました。

以下のイメージは、サンプル・プロジェクト内のすべての資産を示しています。




タスク 2: 既存のパイプラインの探索

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 04:00から始まるビデオをご覧ください。

サンプル・プロジェクトには、以下のタスクを自動化するオーケストレーション・パイプラインが含まれています。

  • 2 つの既存の DataStage ジョブを実行します。

  • AutoAI エクスペリメントを作成します。

  • AutoAI エクスペリメントを実行し、 DataStage ジョブからの結果出力ファイルをトレーニング・データとして使用する最適なパフォーマンスのモデルを保存します。

  • デプロイメント・スペースを作成します。

  • 保存したモデルをデプロイメント・スペースにプロモートします。

パイプラインを探索するには、以下の手順を実行します。

  1. Orchestrate AI パイプライン・プロジェクトの 「資産 (Assets)」 タブで、 「すべての資産 (All assets)」を表示します。

  2. 「住宅ローン承認パイプライン」 をクリックして、パイプラインを開きます。

  3. パイプラインの最初のセクションでは、2 つの DataStage ジョブ (「住宅ローン・データの統合」 および 「住宅ローン承認の統合」) が順番に実行され、 Db2 Warehouse on Cloud 接続のさまざまな表を、 AutoAI エクスペリメントのトレーニング・データとして使用される結合ラベル付きデータ・セットに結合します。

  4. 「状況の確認」 ノードをダブルクリックして、条件を表示します。 この条件は、 「完了」 または 「警告付きで完了」の値を持つ最初の DataStage ジョブの完了を確認するためのパイプライン内の決定点です。 パイプラインに戻るには、 「キャンセル」 をクリックします。

  5. 「 AutoAI エクスペリメントの作成」 ノードをダブルクリックして、設定を確認します。 このノードは、設定を使用して AutoAI エクスペリメントを作成します。

    1. 以下の設定の値を確認します。

      • AutoAI エクスペリメント名

      • 有効範囲 (Scope)

      • 予測タイプ

      • 予測列

      • ポジティブ・クラス

      • データ分割率のトレーニング

      • 含めるアルゴリズム

      • 使用するアルゴリズム

      • メトリックの最適化

    2. 設定を閉じるには、 「キャンセル」 をクリックします。

  6. 「 AutoAI エクスペリメントの実行」 ノードをダブルクリックして、設定を確認します。 このノードは、 「住宅ローン承認の統合」 DataStage ジョブからの出力をトレーニング・データとして使用する 「 AutoAI エクスペリメントの作成」 ノードから作成された AutoAI エクスペリメントを実行します。

    1. 以下の設定の値を確認します。

      • AutoAI エクスペリメント

      • トレーニング・データ資産

      • モデル名接頭部

    2. 設定を閉じるには、 「キャンセル」 をクリックします。

  7. 「 AutoAI エクスペリメントの実行」 ノードと 「デプロイメント・スペースの作成」 ノードの間で、 「モデルをデプロイしますか?」 をダブルクリックします。 条件を確認するためのノード。 この条件の値 True は、デプロイメント・スペースの作成を続行するためのパイプライン内の決定点です。 パイプラインに戻るには、 「キャンセル」 をクリックします。

  8. 「デプロイメント・スペースの作成」 ノードをダブルクリックして、設定を表示します。 このノードは、指定された名前で新規デプロイメント・スペースを作成し、 Cloud Object Storage サービスおよび Watson Machine Learning サービスの入力を必要とします。

    1. 「新規スペース名」 設定の値を確認します。

    2. 「新規スペース COS インスタンス CRN (New space COS Instance CRN)」 フィールドで、リストから Cloud Object Storage インスタンスを選択します。

    3. 「新規スペース WML インスタンス CRN (New space WML Instance CRN)」 フィールドで、リストから Watson Machine Learning インスタンスを選択します。

    4. 保存 をクリックします。

  9. 「モデルをデプロイメント・スペースにプロモート」 ノードをダブルクリックして設定を表示します。 このノードは、 「 AutoAI エクスペリメントの実行」 ノードから、 「デプロイメント・スペースの作成」 ノードから作成されたデプロイメント・スペースに最適なモデルをプロモートします。

    1. 以下の設定の値を確認します。

      • ソース資産

      • ターゲット

    2. 設定を閉じるには、 「キャンセル」 をクリックします。

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下のイメージは、初期パイプラインを示しています。 これで、パイプラインを編集してノードを追加する準備ができました。

初期パイプライン




タスク 3: パイプラインへのノードの追加

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 06:23から始まるビデオをご覧ください。

パイプラインによってモデルが作成され、デプロイメント・スペースが作成されてから、デプロイメント・スペースにプロモートされます。 オンライン・デプロイメントを作成するには、ノードを追加する必要があります。 オンライン・デプロイメントの作成を自動化するためにパイプラインを編集するには、以下の手順を実行します。

  1. 「オンライン・デプロイメントの作成」 ノードをキャンバスに追加します。

    1. ノード・パレットで 「作成」 セクションを展開します。

    2. 「オンライン・デプロイメントの作成 (Create online deployment)」 ノードをキャンバスにドラッグし、そのノードを 「モデルをデプロイメント・スペースにプロモート (Promote Model to Deployment Space)」 ノードの後にドロップします。

  2. 「モデルをデプロイメント・スペースにプロモート」 ノードの上にカーソルを移動すると、矢印が表示されます。 矢印を 「オンライン・デプロイメントの作成 (Create online deployment)」 ノードに接続します。

    注: パイプライン内のノード名は、以下のアニメーション化されたイメージとは異なる場合があります。

    パイプライン接続ノード

  3. コメント・ボックス上の円をノードに接続して、 「プロモートされたモデルのオンライン・デプロイメントの作成」 コメントを 「オンライン・デプロイメントの作成」 ノードに接続します。

    注: パイプライン内のノード名は、以下のアニメーション化されたイメージとは異なる場合があります。

    パイプライン・コメント

  4. 「オンライン・デプロイメントの作成」 ノードをダブルクリックして、設定を表示します。

  5. ノード名を Create Online Deploymentに変更します。

  6. 「ML 資産」の横にあるメニューから 「別のノードから選択」 をクリックします。

    別のノードの ML 資産から選択

  7. リストから 「モデルをデプロイメント・スペースにプロモート」 ノードを選択します。 ノード ID winning_model が選択されています。

  8. 「新規デプロイメント名」mortgage approval model deploymentと入力します。

  9. 「作成モード」で、 「上書き」を選択します。

  10. 「保存」 をクリックして、 「オンライン・デプロイメントの作成」 ノードの設定を保存します。

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下のイメージは、完了したパイプラインを示しています。 これで、パイプラインを実行する準備ができました。

完了したパイプライン




タスク 4: パイプラインの実行

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 07:38から始まるビデオをご覧ください。

パイプラインが完了したら、以下のステップに従ってパイプラインを実行します。

  1. ツールバーから、 「パイプラインの実行」>「トライアル実行」をクリックします。

  2. 「パイプライン・パラメーターの定義」 ページで、デプロイメントの 「True」 を選択します。

    • Trueに設定すると、パイプラインはデプロイされたモデルを検証し、そのモデルをスコアリングします。

    • Falseに設定すると、パイプラインは、 AutoAI エクスペリメントによってプロジェクト内にモデルが作成されたことを検証し、モデル情報とトレーニング・メトリックを確認します。

  3. 今回初めてパイプラインを実行する場合は、API キーの入力を求めるプロンプトが出されます。 パイプライン資産は、個人用の IBM Cloud API キーを使用して、中断することなく安全に操作を実行します。

    • 既存の API キーがある場合は、 「既存の API キーを使用 (Use existing API key)」をクリックし、API キーを貼り付け、 「保存」をクリックします。

    • 既存の API キーがない場合は、 「新規 API キーの生成」をクリックし、名前を指定して、 「保存」をクリックします。 API キーをコピーして、後で使用するために保存します。 完了したら、 「閉じる」をクリックします。

  4. 「実行」 をクリックして、パイプラインの実行を開始します。

  5. パイプラインの実行中に統合ログをスクロールします。 試用版の実行が完了するまでに最大 10 分かかる場合があります。

  6. 各操作が完了したら、キャンバス上でその操作のノードを選択します。

  7. 「ノード・インスペクター」 タブで、操作の詳細を表示します。

  8. 「ノード出力」 タブをクリックして、各ノード操作の出力の要約を表示します。

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下のイメージは、試用版の実行が完了した後のパイプラインを示しています。 これで、パイプラインによって作成された資産を確認する準備ができました。

パイプラインの実行が完了しました




タスク 5: 資産、デプロイ済みモデル、およびオンライン・デプロイメントの表示

プレビュー・チュートリアル・ビデオ このタスクをプレビューするには、 09:48から始まるビデオをご覧ください。

パイプラインによって複数の資産が作成されました。 資産を表示するには、以下の手順を実行します。

  1. ナビゲーション・トレールで 「AI パイプラインのオーケストレーション (Orchestrate an AI pipeline)」 プロジェクト名をクリックして、プロジェクトに戻ります。

    ナビゲーション・トレール

  2. 「アセット」 タブで、 「すべてのアセット」を表示します。

  3. データ資産を表示します。

    1. Mortgage_Data.csv データ資産をクリックします。 DataStage ジョブがこの資産を作成しました。

    2. ナビゲーション・トレールでプロジェクト名をクリックして、 「資産」 タブに戻ります。

    3. Mortgage_Data_with_Approvals.csv データ資産をクリックします。 DataStage ジョブがこの資産を作成しました。

    4. ナビゲーション・トレールでプロジェクト名をクリックして、 「資産」 タブに戻ります。

  4. モデルを表示します。

    1. mortgage age_approval_best_modelで始まる機械学習モデル資産をクリックします。 AutoAI エクスペリメントでは、いくつかのモデル候補が生成され、これが最良のモデルとして選択されました。

    2. モデル情報をスクロールします。

    3. ナビゲーション・トレールでプロジェクト名をクリックして、 「資産」 タブに戻ります。

  5. プロジェクトの 「ジョブ」 タブをクリックして、2 つの DataStage ジョブと 1 つのパイプライン・ジョブ実行に関する情報を表示します。

  6. Cloud Pak for Data ナビゲーション・メニュー ナビゲーション・メニューから、 「デプロイメント」を選択します。

  7. 「スペース」 タブをクリックします。

  8. 「Mortgage approval」 デプロイメント・スペースをクリックします。

  9. 「資産」 タブをクリックし、 mortgage age_approval_best_modelで始まるデプロイ済みモデルを確認します。

  10. デプロイメント タブをクリックしてください。

  11. 「住宅ローン承認モデルのデプロイメント」 をクリックして、デプロイメントを表示します。

    1. 「API リファレンス」 タブに情報が表示されます。

    2. 「テスト」 タブをクリックします。

    3. 「JSON 入力」 タブをクリックし、サンプル・テキストを以下の JSON テキストに置き換えます。

      {
         "input_data": [
             {
                     "fields": [
                             "ID",
                             "NAME",
                             "STREET_ADDRESS",
                             "CITY",
                             "STATE",
                             "STATE_CODE",
                             "ZIP_CODE",
                             "EMAIL_ADDRESS",
                             "PHONE_NUMBER",
                             "GENDER",
                             "SOCIAL_SECURITY_NUMBER",
                             "EDUCATION",
                             "EMPLOYMENT_STATUS",
                             "MARITAL_STATUS",
                             "INCOME",
                             "APPLIEDONLINE",
                             "RESIDENCE",
                             "YRS_AT_CURRENT_ADDRESS",
                             "YRS_WITH_CURRENT_EMPLOYER",
                             "NUMBER_OF_CARDS",
                             "CREDITCARD_DEBT",
                             "LOANS",
                             "LOAN_AMOUNT",
                             "CREDIT_SCORE",
                             "CRM_ID",
                             "COMMERCIAL_CLIENT",
                             "COMM_FRAUD_INV",
                             "FORM_ID",
                             "PROPERTY_CITY",
                             "PROPERTY_STATE",
                             "PROPERTY_VALUE",
                             "AVG_PRICE"
                     ],
                     "values": [
                             [
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
                                     "Bachelor",
                                     "Employed",
                                     null,
                                     144306,
                                     null,
                                     "Owner Occupier",
                                     15,
                                     19,
                                     2,
                                     7995,
                                     1,
                                     1483220,
                                     437,
                                     null,
                                     false,
                                     false,
                                     null,
                                     null,
                                     null,
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                             ],
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                                     "High School",
                                     "Employed",
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      }
      
    4. 予測をクリックしてください。 結果は、最初の応募者が承認されず、2 番目の応募者が承認されることを示しています。

チェックポイント・アイコン 進行状況を確認してください

以下の画像は、テストの結果を示しています。

テスト結果の予測



ゴールデン・バンクのチームは、Orchestration Pipelines を使用して、すべての住宅ローン申請者に関する最新データと、貸し手が意思決定に使用できる機械学習モデルを提供するデータ・パイプラインを作成しました。


クリーンアップ (オプション)

このチュートリアルをやり直す場合は、以下の成果物を削除してください。

成果物 削除方法
住宅ローン承認のデプロイメント・スペースでの住宅ローン承認モデルのデプロイメント デプロイメントの削除
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これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細