AIMLアクセラレーターレシピ

このアクセラレーターのレシピは、次のフォルダに整理されています。

関数

AIML | FUNC-005 | CSV Validator: このレシピは検証ロジックを定義します。 AIML SDKアクションは、このロジックを使用して、 AIML | Data Fieldsルックアップテーブルの事前定義済み設定に照らしてデータを検証します。

AIML| REC-009 | Load Model Schema: このレシピを使用して、スキーマを AIML Data Fieldsルックアップテーブルに自動的に読み込みます。このレシピの使用後にルックアップテーブルを確認し、レシピが正しいデータ型と検証ルールを読み込んだことを確認してください。
AIML | FUNC-012 | Get Workato Data Type: このレシピは、AIML | REC-009 | Load Model Schemaのサポートレシピとして機能します。スキーマのデータ型を識別します。

AIML | FUNC-003 | Get Sagemaker Prediction: Sagemaker InvokeEndpoint関数を呼び出して予測を生成します。詳細については、 Sagemakerドキュメントを参照してください。
AIML | FUNC-011 | Train ML Model Sagemaker: Sagemaker CreateAutoMLJobエンドポイントを呼び出して、新しいAutoMLトレーニングジョブを作成します。詳細については、CreateAutoMLJobドキュメントを参照してください。

AIML | FUNC-004 | Stage Training Data in S3: レシピはS3に接続して、ソースデータとターゲットデータを取得します。

AIML | API-001 | Stage Training Data: ソースからターゲットの場所へトレーニングデータをステージングしながら、 AIML | Data Fieldsルックアップテーブルで定義したルールに照らして検証します。
AIML | API-002 | Get Prediction: 新しい未確認の特徴量データをトレーニング済みモデルに渡して、予測を生成します。アクセラレーターは、AIML | Data Fieldsルックアップテーブルで定義したルールに照らしてデータを検証し、その後MLプラットフォームに渡して予測データを返します。
AIML | API-002 | Train ML Model: このレシピは新しいMLモデルをトレーニングします。このレシピは、 AIML | Model Profileルックアップテーブルから、ML Model設定、ソース、ターゲットトレーニングデータの場所を取得します。ソースからデータを読み取り、検証し、その後ML Modelに渡して機械学習モデルをトレーニングします。
AIML | API-008 | Get Model Identifiers and Schema: ルックアップテーブルで定義されたData FieldsとModel Identifierを読み取り、それらをアクションに読み込みます。

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