統合の一般提供を発表いたします。統合し、拡張データを分析したり、ビジネスインテリジェンスダッシュボードで直接使用したりできるようになりました。推論を実行することが可能です。モデルを、顧客離れの可能性の予測や営業活動優先化のためのリードスコアリング、そしてローン申請の信用リスク評価といったさまざまなユースケースに利用します。米国の医療システムにおける臨床、財務、および患者エンゲージメントの結果を改善するためのデータおよび分析主導型ソリューションを提供する大手独立系医療テクノロジー企業です。過払いや無駄の削減といったさまざまな機械学習のユースケースに活用しています。統合が追加され、喜ばしく思っています。強化されているのです。ツールに移行するのはかなり大変な作業です。し、新しいデータを入手するたびにこのプロセスをオーケストレートする必要があります。すべてのモデルでそのワークフローを繰り返さなければなりません。推論エンドポイントではモデルの消費がより簡単になりますが、不使用時でも請求が発生する可能性があるというリスクがあります。サードパーティーツールを使用して分析や予測のレポートを行う場合、その結果を多くのユーザー向けに更新、共有するのは困難です。エンドツーエンドプロセスを通じてモデルから価値を得ようとするのは大変な作業で、モデル予測がビジネスにおける意思決定者の手に渡るまで何日も、あるいは何週間もかかることがあります。機能の統合では、データの移動および推論パイプラインをすべて自動化することでこうした問題点に対応します。データ取り込みおよび推論ジョブが完了すると、視覚化の作成や予測に基づくレポートの構築、そしてビジネスステークホルダーとの共有を、すべてエンドツーエンドのワークフローで行うことができます。して格納され、他のユーザーと共有することが可能です。経由でプログラムを使用して予測をトリガーしたりすることができます。この記事では、顧客離れのユースケースについて説明します。具体的には、利用中の携帯電話会社から顧客が離れていく可能性を予測していきます。いった顧客が離れていくのかがわかれば、プロバイダーとしては携帯電話のアップグレードや、さらには新機能の導入といった、プロバイダーを変更しないことで得られるインセンティブをタイムリーに提供することができます。インセンティブの費用対効果は、顧客を失って新たに獲得するよりはるかに高いことが少なくありません。顧客の反応とサービス利用状況のデータを利用すれば、離れていく可能性が最も高い顧客群を見出すことが可能です。介して予測ダッシュボードを提供する方法を見ていきます。専門的な経験がなくても利用できます。チュートリアルでは、この予測データを使用してダッシュボードを構築する方法を説明します。環境を設定するには、以下の手順を実行します。