不正行為を予測するモデルを作成する

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自動化と AI テクノロジーによってビジネスの形が変わりつつあります。自動化と AI は医療、技術などの分野における課題に対処すると同時に、仕事の本質、そして職場自体を変革します。このコード・パターンでは、さまざまなシナリオに適用できる、予測を大量生産するためのシステムの構築に注目します。

Watson Studio and Db2 on Cloud を利用して、住宅の価値を予測する機械学習モデルを作成する

データは絶えず増え続けています。こうした増大し続けるデータから有意義な情報を抽出できるかどうかは、非常に重要な点です。既存のデータから作成された機械学習モデルを使用すると、企業はデータから有用な洞察を引き出せるだけでなく、将来の結果を予測できるようにもなります。 このコード・パターンでは、データ・サイエンティストが IBM Watson Studio と IBM Db2 on Cloud を利用して機械学習モデルを作成する際の過程を追います。

レコメンデーション・モデルを調査してテストするための対話式ダッシュボードを迅速に作成する

レコメンデーションを作成するのに最も手っ取り早い方法は、あらゆる顧客の購入データを使用することです。このデータがあれば、同様の商品を購入した顧客をグループに分けることができます。このコード・パターンで、購入履歴のデータを使用してレコメンデーション・エンジンを構築する方法を学んでください。