红帽全球峰会第 1 章 简介
欢迎。在本教程中，您将了解如何将数据科学和人工智能和机器学习(AI/ML)整合到 OpenShift 开发工作流中。
您可以使用示例 fraud 检测模型完成 Red Hat OpenShift AI 中的以下任务，而无需在计算机上安装任何内容：
- 使用 Jupyter 笔记本探索预遍历的欺诈检测模型。
- 使用 OpenShift AI 模型服务部署模型。
- 使用自动化管道优化并培训模型。
- 了解如何使用分布式计算框架 Ray 来培训模型。
1.1. 关于 fraud 检测模型示例
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示例 fraud 检测模型监控潜在欺诈活动的信用卡交易。它分析了以下信用卡交易详情：
- 与之前的信用卡交易所干扰的地理位置。
- 与所有用户交易的中介价格相比，当前交易的价格是当前交易的价格。
- 用户是否通过使用信用卡中的硬件芯片、输入 PIN 号或进行在线购买来完成事务。
基于此数据，模型会输出交易成为欺诈的可能性。
'%20d='M201.5%20305.5c-13.8%200-24.9-11.1-24.9-24.6%200-13.8%2011.1-24.9%2024.9-24.9%2013.6%200%2024.6%2011.1%2024.6%2024.9%200%2013.6-11.1%2024.6-24.6%2024.6zM504%20256c0%20137-111%20248-248%20248S8%20393%208%20256%20119%208%20256%208s248%20111%20248%20248zm-132.3-41.2c-9.4%200-17.7%203.9-23.8%2010-22.4-15.5-52.6-25.5-86.1-26.6l17.4-78.3%2055.4%2012.5c0%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.3%2024.9-24.9s-11.1-24.9-24.9-24.9c-9.7%200-18%205.8-22.1%2013.8l-61.2-13.6c-3-.8-6.1%201.4-6.9%204.4l-19.1%2086.4c-33.2%201.4-63.1%2011.3-85.5%2026.8-6.1-6.4-14.7-10.2-24.1-10.2-34.9%200-46.3%2046.9-14.4%2062.8-1.1%205-1.7%2010.2-1.7%2015.5%200%2052.6%2059.2%2095.2%20132%2095.2%2073.1%200%20132.3-42.6%20132.3-95.2%200-5.3-.6-10.8-1.9-15.8%2031.3-16%2019.8-62.5-14.9-62.5zM302.8%20331c-18.2%2018.2-76.1%2017.9-93.6%200-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200-2.5%202.5-2.5%206.4%200%208.6%2022.8%2022.8%2087.3%2022.8%20110.2%200%202.5-2.2%202.5-6.1%200-8.6-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200zm7.7-75c-13.6%200-24.6%2011.1-24.6%2024.9%200%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.1%2024.9-24.6%200-13.8-11-24.9-24.9-24.9z'/%3e%3c/svg%3e){kind=small}