デプロイ

デプロイメントとは、ターゲット環境内で機械学習を使用することです。デプロイメント・フェーズでは、データ駆動型のインサイトと実用的な情報を導出できます。

デプロイメントには、スコアリング(新しいデータへのモデルの適用)、モデルの詳細(たとえば、デシジョン・ツリーのルール)の抽出、またはアプリケーション、データ・ウェアハウス・インフラストラクチャ、問合せツールやレポート・ツールへの機械学習モデルの統合が含まれます。

Oracle Machine LearningではOracle Database内で機械学習モデルが作成され適用されるため、その結果はすぐに利用できます。レポート・ツールおよびダッシュボードは、機械学習の結果を簡単に表示できます。さらに、機械学習は、動的スコアリング、バッチ・スコアリング、またはリアルタイム・スコアリングを使用して、一度に1つのケースまたはレコードのスコアリングをサポートします。単一のデータベース・トランザクションで、データをスコアリングして結果を返すことができます。たとえば、販売担当者は、不正の可能性を予測するモデルをオンライン販売のトランザクションのコンテキスト内で実行できます。

要約すると、このフェーズでは次のことを行います。

• エンタープライズ・デプロイメントの計画
• ビジネス・ニーズに応じたモデルとアプリケーションの統合
• モデルの監視、更新、廃止、アーカイブ
• モデルの有効性に関するレポート