第1章 はじめに
ようこそ。このチュートリアルでは、データサイエンス、人工知能、機械学習 (AI/ML) を OpenShift 開発ワークフローに組み込む方法を学習します。
サンプルの不正検出モデルを使用して、次のタスクを実行します。
- Jupyter Notebook 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である Ray 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。
Red Hat OpenShift AI を利用すると、所有するコンピューターに何もインストールする必要はありません。
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。
- 前回のクレジットカード取引からの地理的距離。
- 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トランザクションを完了したか、PIN 番号を入力したか、またはオンライン購入で取引を完了したか。
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。