モデル最適化

運用チームは、分析チームが開発環境で作成したワークフローを簡素化し、最適化する必要があります。運用チームは、時間の経過とともに、標準と最適化をカプセル化するテンプレート ワークフローとカスタム オペレーターを作成することで、共同作業環境を使用してベスト プラクティスを奨励および強制できるようになります。

実稼働向けにワークフローを最適化する際のベスト プラクティスをいくつか示します。

• グラフ、サマリー統計量、精度テスト、未承認のモデルなどの必須ではないオペレーターを削除します。
• 複数のオペレーターを 1 つに統合します (たとえば、連続変数オペレーター)。
• 事前集計とフィルターをできるだけ早く実行します。
• データのソースで事前集計とフィルターを実行します。
• サブ・フローを使用して、一般的な変換を標準化します。
• カスタム オペレーターを使用して、複雑な操作を 1 つのステップに合理化し、一般的な操作を標準化します。 (詳細については、『TIBCO® Data Science - Team Studio 開発キット』を参照してください。)

モデルのスコア付け、デプロイ、管理を 1 か所で行うことができます。また、API を使用してコマンド ラインからジョブの実行を自動化し、開発プロセスに統合することもできます。