以上を入力すると「Story」が出来上がります。Discoveryでは、これがすなわち、予測モデルです。どんな予測モデルを作ったの?出来上がった予測モデルを観察してみましょう。クリックすると、以下のような画面になります。Discoveryの設計背景を少々洞察する必要がありました。最大化という目的に「大きく影響している」と言っているのです。Code」の中にありました。ポイントは以下の部分です。)筆者はR言語には詳しくありませんが、上記のコードが以下のような処理を実行していることは容易に読み取れます。よって、細かい値調整まさに最初に仮設した真理をだいたい反映する内容になっていると言えます。これこそが予測モデルの正体のようです。Discoveryがやっていたことは、モデル作成という名の、係数調整だったのです。Regressionのトレーニングとは、そういう作業にほかなりませんね。)予測モデルをデプロイする予測モデルはできました。次はデプロイ作業です。デプロイとはつまり、Salesforceのカスタムオブジェクトにこの予測モデルを仕掛け、どこかの項目に「A」や「B」と入力されたら、予測値を別の項目に設定するように仕掛ける作業ということになります。このためには、カスタムオブジェクトを定義する必要があります。例によって確実な動作確認のための味気ない最低限の内容です。Discoveryに予測に対する実測値を伝えるための項目です。これについては後述します。Model」をクリックして作業を開始します。新規デプロイを選択し、適当な名前をつけます。次に、予測モデルを適用するカスタムオブジェクトとして「Csv01__c」を指定します。次に、予測モデル作成で使用したデータの項目と、カスタムオブジェクトの項目の対応関係を設定します。Discoveryの制約をかわすための措置ですので、ここでは気にしないでください。)次は予測モデルの予測結果を設定する項目の指定です。DiscoveryではaiPredictionFieldと呼ばれる特別なメタデータ属性を設定した読み取り専用項目に予測結果を設定します。Discoveryに適当な新規項目を追加してもらうことにしましょう。次は予測モデルを適用するレコード条件の設定ですが、ここでは「全レコードにひとつの予測モデルを適用」を指定します。次に「ユーザが入力する、予測モデルの入力情報となる項目はどれか」を指定します。次に指定するのは、「実測値」です。超える実測値が入力された場合に、実績値の入力が完了したと認識するように設定します。実測値を指定することにより、予実比較のレポートを作成することができます。これについては後述します。すべての設定が完了しました。待つと、デプロイ完了のメッセージが表示されます。Platform側の作業です。Discoveryと、カスタムオブジェクトを操作するユーザが必要な項目にアクセスできるように項目レベルセキュリティを設定します。User」というプロファイルですので、これに対しても項目レベルセキュリティを設定する必要があります。ここでは以下のように設定しました。onlyページレイアウトにも項目を追加しておきます。「Einsteinのアドバイス」のUIを追加する次は冒頭にご紹介したような「Einstienのアドバイス」を表示する画面上の導線設定です。Pagesを設定することによって行います。実験してみる以上で長い準備作業が完了しました。テストしてみましょう。カスタムオブジェクトを新規作成し、Categoryに「A」と入力して保存します。するとEinsteinのアドバイスが表示されました。「予測値は3.95で、そのうちCategoryがAであることによる要因が1.45」と、前述のR言語のコードに書かれた係数値の通りの内容です。この段階でSpeculatedValueの表示更新が滞る現象が何度か観察されましたが、原因についてはわかりませんでした。APIでクエリしてみると、以下のように正しい値が取得できました。次にCategoryをBに変更してみましょう。すると「予測値は1.01で、CategoryがBであることが要因であり、改善のためにはCategoryをAにすることが考えられる」という内容のアドバイスになりました。実に長い道のりでしたが、ようやく当初の目標通りEinsteinのアドバイス機能をカスタム実装することができました。詳細は割愛しますが、カスタムオブジェクトのFinalValueを設定することで、実測値との比較も可能です。以下のようなダッシュボードを作成してくれます。プロットされ、予測が概ね正確に行われていることが観察できます。予測精度の時系列変化を観察することもできるでしょう。最後までお読みいただきありがとうございました。新年明けまして、おめでとうございます。Blog!本年もよろしくお願いします。技術開発室エンジニアのオクダです。専門知識」について、受験レポートと試験勉強内容ついて解説していきたいと思います。専門知識の公式サイトでは、以下の内容が記載されています。専門知識は、開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方を対象としています。この試験では、与えられたビジネス上の問題に対する機械学習ソリューションを設計、実装、デプロイ、維持する受験者の能力が検証されます。実践的な経験ほど優れた準備はありません。トレーニングコースやその他のリソースが多くあります。認定準備のために追加の知識とスキルを習得するのに役立ちます。認定試験で評価された能力の関連情報については、試験ガイドを確認してください。aws.amazon.comと記載されています。ふむふむといった感じです。案件を受ける際に、資格を持っていると、お客様への信頼はより一層深まることは、間違いありません。機械学習の資格と言っても色々存在します。専門知識」の受験体験とその勉強方法について解説していきます。Algorithmをモブプログラミング形式でレビューしていきました。Algorithmを動かしていくことで、理解を深めていきました。指示通りGPU使って、何回も繰り返しトレーニングしたりすると、アッと言う間に高額請求されるので、気を付けてください。2019年11月にも入り、機械学習の勉強しなきゃな〜、と思い、まずは、AWSの機械学習についての公式ドキュメントを読んで、理解することにしました。Learning」は枯れたサービスではありますが、機械学習を勉強する資料としては役に立ちました。リファレンス」まで、一通り読破しました。結構なボリュームで、各トピックに関して、詳しく書かれています。回帰モデルの洞察など、モデルを作成する上で、気を付けなければいけないことなどが記載されており、機械学習に関して知識と理解が深まりました。自分なりに機械学習に対して理解も深まってきたので、模擬試験を受けることにしました。サードパーティの模擬試験を漁ることにしました。対策試験問題」が公開されてきました。そこでUdenyの他にも、インターネット上で見つけた模擬問題を解いていきました。申し込みを行いました。試験中不正行為は行いません。知り得た内容は口外しません。等の同意書にサインをして、受付に提出。身分証明として、顔写真付きのIDカードと、クレジットカード等の証明書を2点提出する。僕の場合は、運転免許証と在留カード(どちらも顔写真付き)IDカードが確認できたら、写真付きでない証明書を返され、Webカメラで顔写真撮影される。ポケットの中の物全て、所定のロッカーに入れる。受付の人に「お手洗いも済み、準備ができましたら、お声かけください。」と言われるので「準備できました。」と伝えると、再度、腕時計をしていないか等、確認され、試験室に案内される。試験室に持って入れるのは、顔写真付きIDカードとロッカーキーのみ。