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

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。

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