IBM が提供している業界アクセラレーターは、例として実行するかカスタマイズして、一般的なビジネスの問題を解決できる一連のエンドツーエンドのソリューションです。
業界アクセラレーターの概要
各業界アクセラレーターは、特定のビジネス上の問題の解決を支援するように設計されています。これは、顧客がプロモーションに対してどのように反応するか、顧客の離反を理解するかを予測するものです。 Cloud Pak for Data as a Service Resourceハブのアクセラレータを参照し、必要なアクセラレータを作成します。
ほとんどのアクセラレーターには、データの分析、モデルの作成、および結果の表示に必要なものがすべて備わっているサンプル・プロジェクトも含まれています。 サンプル・プロジェクトには、詳細な説明、データ・セット、Jupyter ノートブック、モデル、および R Shiny アプリケーションが含まれています。 また、ほとんどのアクセラレーターには、データ・ガバナンス用のビジネス用語も含まれています。 これらのサンプルプロジェクトは、特定のテクニックを学んだり、watsonx.aiStudio やその他のCloud Pak for Data as a Serviceサービスの機能を実証したりするためのテンプレートとして、ご自身のデータサイエンスのニーズに合わせてご利用ください。
このグラフィックには、業界アクセラレーターを使用するプロセスが説明されています。
アクセラレーターのサンプル・プロジェクト
アクセラレーターをダウンロードすると、アクセラレーターに関連付けられているモデルの作成およびトレーニングに必要な資産が含まれているプロジェクトが得られます。
対象読者
ビジネスの問題を解決するためのデータの分析やモデルの作成を行うデータ・サイエンティストまたはビジネス・アナリスト。
内容
標準的なアクセラレーターには、以下が含まれています。
- 手順を説明する README ファイル。
- サンプル・データが含まれている CSV ファイル。
- Pythonノートブックでモデルの学習とスコアリングを行い、関連するPythonスクリプトでモデリングのためのデータの準備と変換を行う。 ノートブックは、R Shiny アプリケーションの出力を公開するための API エンドポイントを作成します。
- アクセラレーターによって示されたビジネス上の問題への回答を見つけるのに役立つように設計された機械学習モデル。
- (一部のアクセラレーター) モデルの結果を表示する対話式ダッシュボード。
要件
サンプルプロジェクトがあるアクセラレーターはすべて、watsonx.aiStudio サービスとこれらのサービスの 1 つ以上が必要です：
- watsonx.aiランタイム
- IBM Knowledge Catalog
プロセスの概要
各アクセラレーターで詳細な手順が提供されます。 以下のステップは、サンプル・プロジェクトのプロセスの概要を示しています。
- Resource hubのサンプルプロジェクトに移動し、[Create project]をクリックしてプロジェクト構成を選択し、[Create]をクリックします。 プロジェクトの作成」を参照。
- Readmeファイルの指示に従ってノートブックを実行し、その他のタスクを完了する。
次のステップ
独自のデータを追加し、同じ手順を実行してデータからデプロイ済みモデルに移動することで、サンプル・プロジェクトをテンプレートとして使用できます。 データの探索とクレンジングが必要になる可能性があります。 あなたのデータやスキーマはサンプルデータとは異なる可能性が高いため、あなたのデータで見つけたパターンはサンプルデータのパターンと一致しないかもしれません。 例とコードを使用し、モデルを独自のデータに適応させて、このデータでモデルをリトレーニングできます。
サンプル・プロジェクトをテンプレートとして独自のデータに使用するには、以下の一般的なステップを実行します。
- データをプロジェクトに追加します。
- 必要に応じて、データをクレンジングまたはシェーピングします。
- モデルを更新し、独自のデータでモデルをリトレーニングします。
金融サービスのアクセラレーターです
| 業界アクセラレーターです | 説明 |
|---|---|
| Financial Markets Customer Attrition Prediction | 一連のサンプル・データサイエンス資産と、離脱する顧客を予測するのに役立つ、一連の構造化されたビジネス用語を提供します。 |
| Financial Markets Customer Offer Affinity | 顧客が購入の次に検討または必要とする可能性が最も高い製品を予測します。 |
| 金融市場 顧客セグメンテーション | 顧客のライフスタイルと行動パターンに基づいて、顧客を特定のグループに割り当てます。 |
| 金融市場 顧客ライフイベント予測 | Financial Markets Customer Life Event Prediction アクセラレーターを使用して、適切なタイミングで関連するオファーを提供することで、お客様の財務的な成功への道に導くことができます。 アクセラレーターには、ビジネス用語、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル・ダッシュボードが含まれています。 |
| Weather Company Dataによる売上予測 | 気象に基づいて販売を予測するモデルをトレーニングすることにより、企業の販売組織の能力を最適化します。 アクセラレーターには、ビジネス用語とカテゴリー、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル・ダッシュボードが含まれています。 |
| 小売業の顧客維持 | 顧客満足度調査を使用して、顧客チャーンを予測し、顧客を維持する戦略を考えます。 |
電力/ガスまたエネルギー・セクター向けのアクセラレーターです
| 業界アクセラレーターの名前です | 説明 |
|---|---|
| Utilities Customer Attrition Prediction | 顧客離れの考えられる原因を提供します。 |
| 公共事業 顧客マイクロセグメンテーション | 顧客のライフスタイルと行動パターンに基づいて、顧客を特定のグループに割り当てます。 |
| 要求時応答プログラム傾向ユーティリティー | デマンド・レスポンス・プログラムに登録する機会をどの顧客に提供する必要がありますか? Utilities Demand Response Program Propensity アクセラレーターを使用して、分析を素早く開始します。 アクセラレーターには、ビジネス用語、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル RStudio ダッシュボードが含まれています。 |
| 支払いリスク予測ユーティリティー | Utilities Payment Risk Prediction アクセラレーターを使用して、支払いが滞るリスクのある顧客にプロアクティブに対応します。 アクセラレーターには、ビジネス用語、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル・ダッシュボードが含まれています |
その他のカテゴリーのアクセラレーターです
| 業界アクセラレーターの名前です | 説明 |
|---|---|
| コメント・オーガナイザー・プロジェクト | 企業は、段取り良い方法でコメントを表示したり、顧客の特定の肯定的または否定的フィードバックをより簡単に表示したりすることができます。 |
| 効果的な農業プロジェクト | 作物ガイドを使用して作物の生育を監視して効果的な農業を支援し、また天候の変化、作物病の発育の可能性、殺菌剤の蒸発、およびソーラーパネルの効率的な使用 (農業学的支援) について、農家にタイムリーに知らせます。 |
| リモートセンシングによる保険損害の推定 | リモート・センシング・フラッディング・データを使用して、保険金請求の評価を支援します。 |
| 病院再入院プロジェクト | 患者データを使用して患者の再入院率を予測します。 |
| WatsonOpenscaleを使用してAmazonSageMakerモデルを監視する | このプロジェクトでは、Deploy anIBM watsonx.aiStudio Model on AmazonSageMakerから生成されたエンドポイントを使用して、Watson OpenScale を使用してAWSデプロイメントを監視する方法を示します。 |
親トピック: 入門