Snowflake¶

このセクションの記事は、データの取込みから、過去のトレーニングセットに基づくプロジェクトと機械学習モデルの作成、最終的には複数のデプロイ方法を使用したデプロイ済みモデルから新しいデータのスコアリングへと進んでいきます。

トピック	説明
データ取込み	Snowflakeプロジェクト作成用のデータを取得します。
DataRobotでのSnowflakeデータのラングリング	DataRobotのワークベンチで、ラングリングレシピを構築して、その変換をSnowflakeにプッシュダウンし、Snowflake SQLを利用してソースデータに適用します。
リアルタイム予測	APIを使用してSnowflakeデータをスコアリングします。
サーバー側でのモデルスコアリング	APIを使用してデプロイとSnowflakeを連携することで、予測用モデルにデータをフィードし、それらの予測をSnowflakeデータベースに書き戻します。
外部関数とストリーム	外部API呼び出し関数を使用して、Snowflakeスコアリングパイプラインを作成します。
Snowflake UDFスコアリングコードの生成	Snowflakeのユーザー定義関数（UDF）として、DataRobotスコアリングコードJARを使用します。