スコアリングの基礎

スコアリングの基礎は、機械学習の基礎に続くコースです。このコースは、モデルのライフサイクルを管理しつつ、新しいデータに予測モデルを適用する方法の概要をハンズオンレッスンを通して学ぶ入門コースです。このコースを修了すると、機械学習実務担当者向け学習パスに用意されている、より高度なコースに進めます

ハンズオンレッスンを通して、Basics 101～103 で作成した Haiku T-Shirts プロジェクトを引き続き使用し、機械学習の基礎コースで構築した予測モデルを適用して新しい顧客が高収益かどうかを分類します。

各ハンズオンセクションの前に短い動画を見て、それぞれの新しい概念について学べます。概念ビデオでは、患者が病院に再入院するかどうかを予測するプロジェクトを引き続き使用して学習を進めます。

学習目標

このコースを修了すると、次のことができるようになります。

1 - ラボからフローへのモデルのデプロイ

2 - スコアリング用のラベルなしデータセットの準備

3 - ラベルなしデータセットへの予測モデルの適用

4 - モデルのライフサイクル管理の基礎の理解

コースの属性

コースのタイトル	スコアリングの基礎
対象者	Dataiku DSS でのビジュアル機械学習の使用方法を学びたいと考えているすべての方。
アクセスレベル	無料/登録に含まれている
完了までの推定所要時間	58 分
完了基準	コースのチェックポイントの 80% に合格する
補足資料（あり／なし）	なし
前提となる知識	機械学習の基礎
前提となる技術	Dataiku DSS - 最新バージョン（無料版で可）

まず、スコアリングの基礎コースの概要ビデオを視聴し、モデルのデプロイ、データのスコアリング、モデルのライフサイクル管理といった重要な概念について学びます。