第1章 はじめに
ようこそ。このチュートリアルでは、OpenShift 開発ワークフローでデータサイエンス、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) を使用する方法を学習します。
Red Hat OpenShift AI では、コンピューターに何もインストールせずに次のタスクを実行できます。
- Jupyter ノートブックを使用して、事前トレーニングされた不正検出モデルを確認します。
- OpenShift AI モデルサービングを使用してモデルをデプロイします。
- 自動パイプラインを使用してモデルを改良し、トレーニングします。
- 分散コンピューティングフレームワークを使用してモデルをトレーニングする方法を学習します。
1.1. サンプルの不正検出モデルについて リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!
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サンプルの不正検出モデルは、クレジットカード取引を監視して不正行為がないかを監視します。次のクレジットカード取引の詳細を分析します。
- 以前のクレジットカード取引からの地理的な距離。
- すべてのユーザーのトランザクションの中央価格と比較した、現在のトランザクションの価格。
- ユーザーがクレジットカードのハードウェアチップを使用して取引を完了したか、PIN 番号を入力して取引を完了したか、またはオンラインで購入したか。
このデータに基づいて、モデルはトランザクションが不正である可能性を出力します。