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

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。

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