Prediction Studioの概要
Pega Platform™に搭載されているAIおよび自動意思決定は、Center-out™ビジネスアーキテクチャの基本要素です。 リードシステムアーキテクト（LSA）はこの機能を認識し、Pegaの一元管理された脳の構成を理解する必要があります。 LSAは、意思決定機能や専門用語に精通していることが理想です。
Prediction Studioは、ユーザーが予測モデルを作成するPega Platformワークスペースです。 たとえば、データサイエンティストや意思決定アナリストは、分析モデルの設計および作成を行います。 Prediction Studioで作成した分析モデルは、Dev StudioやApp StudioでWhen Ruleなどの意思決定のためのケースタイプのライフサイクルの一部として使用することもできます。
アクセスグループにpxPredictionStudio ポータルを追加すると、Prediction Studioへのアクセスが可能になりますが、必要な操作を実行するために適切なロールを追加する必要があります。
Prediction Studioには予測、モデル、データ、および設定の4つのワークエリアがあります。 ワークスペースには、データサイエンティストがAIモデルの作成、デプロイ、管理、監視、および変更を行う場合に必要なものがすべて用意されています。
Prediction Studioのワークエリア
予測
このランディングページは、予測の管理または作成のために使用されます。 新しい予測は、以下の画像に示すように、3つのタイプのいずれかになります。 たとえば、ケースライフサイクルでCase management 予測を意思決定に利用できます。 モデルは予測を推進します。
モデル
このランディングページでは、予測型、適応型、テキスト分類型、およびテキスト抽出型のモデルを定義します。 モデルを使用して予測します。 一度モデルが作成されると、自己学習が可能であり、これらのモデルは、顧客のニーズを満たし、ビジネス目標を達成するための意思決定戦略に含まれます。
データ
このワークエリアは、データセット、リソース、および履歴データの定義に使用します。
Data setsワークエリアでは、レコードのコレクションを定義します。 コレクションはさまざまなソースやフォーマットから取得できます。 たとえば、データセットインスタンスは、データベーステーブルから取得したシンプルなものから、ストリームサービスやTwitter、YouTubeなどのソーシャルメディアソースから取得したものまで、さまざまなものがあります。 データセットが設定されると、データ管理操作を通してレコードの読み取り、挿入、および削除ができるようになります。
データセットはデータフローで参照され、主にPega Customer Decision Hub™アプリケーションで使用されます。 データセットは、アクティビティで DataSet-Execute メソッドを使用したプログラムで実行できます。
Resource ワークエリアでは、機械学習モデルを構築するための機能を提供する分類やセンチメント用語集などのリソースにアクセスできます。
Historical dataワークエリアでは、モデルの学習を行うための履歴データをローカルファイルシステムからアップロードします。
設定
Prediction Studioの設定は、Settingワークエリアで管理できます。
たとえば、データサイエンティスト用ワークキュー、運用の言語、内部データベース、H2O Driverless AIモデルのライセンスキーなどを設定できます。
モデルの透明性に関するポリシーは、ビジネス課題ごとに透明性のしきい値を定義し、Customer Decision Hubアプリケーションの予測モデルタイプごとにスコアを提供します。
このワークエリアは、サードパーティの機械学習プラットフォームに接続できます。 Pega Platformは現在、Google AI PlatformとAmazon SageMakerモデルをサポートしています。
詳細については、Communityの記事「Prediction studio overview」をご覧ください。
このトピックは、下記のモジュールにも含まれています。
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