# Predict ML ## About markdown versions All pages in this area are available in clean markdown format. To access the markdown version of any page, append `/index.md` to the page URL. Example: - HTML: `https://docs.tealium.com/ja/iq-tag-management/getting-started/what-is-tealium-iq/` - Markdown: `https://docs.tealium.com/ja/iq-tag-management/getting-started/what-is-tealium-iq/index.md` ## Predict ML - [Predictについて](https://docs.tealium.com/ja/predict/getting-started/about-predict/): この記事では、Tealium Predict ML製品について説明し、訪問の行動についての予測を行うための機械学習モデルを作成、訓練、デプロイする方法について説明します。 - [Predictの使用](https://docs.tealium.com/ja/predict/getting-started/using-predict/): この記事では、Tealium Predict MLのワークフロー、基本的なPredictの実装、およびデータの準備とモデルの作成のベストプラクティスについて概説します。 - [ベストプラクティス](https://docs.tealium.com/ja/predict/getting-started/best-practices/): この記事では、Predict MLで作成したモデルを使用する際に、ターゲット属性の選択、データの準備、モデルの使用を開始するのに役立つベストプラクティスをリストアップしています。 - [前提条件](https://docs.tealium.com/ja/predict/getting-started/prerequisites/): この記事では、Tealium Predict ML製品を使用するために必要なもの、理想的な結果を得るために開始前に取るべきステップ、利用可能なサービスについて説明します。 - [用語集](https://docs.tealium.com/ja/predict/getting-started/terminology/): この記事では、一般的な統計モデリング用語、Tealium製品に特有の用語、およびTealium Predict MLインターフェースで使用される用語を定義します。 - [データのコンプライアンスと使用](https://docs.tealium.com/ja/predict/getting-started/data-compliance-and-usage/): この記事では、一般データ保護規則（GDPR）とカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）に関連するデータコンプライアンスと、Tealium Predictを使用する際のデータの使用、共有、保存について説明します。 - [予測対象を決定する](https://docs.tealium.com/ja/predict/strategy/decide-what-to-predict/): この記事では、Tealium Predict MLでターゲットとする属性、除外する属性、および出力する属性について説明します。 - [属性の準備状況](https://docs.tealium.com/ja/predict/strategy/attribute-readiness/): この記事では、モデルで使用する適切なターゲット属性を選択する方法について説明します。 - [データの準備](https://docs.tealium.com/ja/predict/strategy/prepare-your-data/): この記事では、データウェルネスの概念と、Tealium Predict MLを開始する前にデータレイヤーの準備度を検討し最適化するための具体的なステップについて説明します。 - [モデルを追加する](https://docs.tealium.com/ja/predict/training-models/add-a-model/): この記事では、モデルを追加し、ターゲット属性、出力属性を選択し、モデルから属性を除外する方法について説明します。 - [モデルのレビュー](https://docs.tealium.com/ja/predict/training-models/review-your-model/): この記事では、モデルの初回トレーニングを開始するためのオプションのレビューステップと方法について説明します。 - [トレーニングを開始する](https://docs.tealium.com/ja/predict/strategy/start-training/): この記事では、モデルのトレーニングを開始するために必要な手順について説明します。 - [トレーニング済みモデルの評価](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/evaluate-trained-models/): この記事では、モデルをデプロイする前にトレーニング済みバージョンを評価する方法の概要を提供します。モデルをデプロイする前に、モデルのステータスと予測の潜在的な強さを確認するためのガイドとして、以下のセクションを使用してください。 - [強度スコア](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/strength-scores/): この記事では、Tealium Predict MLで訓練され、デプロイされたモデルにスコアと評価を割り当てるために使用されるモデルスコアリング技術と式について詳しく説明します。 - [混同行列](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/the-confusion-matrix/): この記事では、混同行列と、訓練済みモデルの評価にどのように使用するかについて説明します。 - [ROC/AUCカーブ](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/the-roc-auc-curve/): この記事では、ROC/AUCカーブと、それを訓練済みモデルのパフォーマンス測定として使用する方法について説明します。 - [確率分布](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/probability-distribution/): この記事では、確率分布を使用して訓練済みモデルを解釈する方法について説明します。 - [モデルのステータスを表示する](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/view-model-status/): この記事では、モデルのステータスを表示する方法について説明します。 - [モデルの再訓練](https://docs.tealium.com/ja/predict/evaluate-models/retrain-a-model/): この記事では、モデルを評価し、予測を改善するために必要な変更を決定した後、モデルを再訓練する方法について説明します。 - [モデルのデプロイ](https://docs.tealium.com/ja/predict/deploy/deploy-a-model/): この記事では、訓練済みモデルの1つ以上のバージョンをデプロイする方法について説明します。 - [モデルのアンデプロイ](https://docs.tealium.com/ja/predict/deploy/undeploy-a-model/): この記事では、訓練済みモデルの1つまたは複数のバージョンをアンデプロイする方法について説明します。 - [デプロイされたモデルの健康状態](https://docs.tealium.com/ja/predict/deploy/deployed-model-health/): この記事では、Tealium Predict MLを使用してデプロイされたモデルの品質を理解するための指標と評価について説明します。 - [モデルの再訓練に関する推奨事項](https://docs.tealium.com/ja/predict/deploy/model-retraining-recommendations/): この記事では、モデルの再訓練に関するベストプラクティスと推奨事項を提供します。 - [モデルの削除](https://docs.tealium.com/ja/predict/deploy/delete-a-model/): この記事では、モデルの削除方法について説明します。モデルのバージョンを削除することはできません、モデル全体のみ削除可能です。 - [オーディエンスの考慮事項](https://docs.tealium.com/ja/predict/audiences/audience-considerations/): この記事は、Tealium Predictの結果を使用してオーディエンスを作成する際に考慮すべき項目のガイドラインとして提供されます。 - [Predictを使用してオーディエンスを作成する](https://docs.tealium.com/ja/predict/audiences/enrich-your-output-attribute/): この記事では、予測を使用して1つ以上のオーディエンスを作成する方法について説明します。 - [機械学習と人工知能の違い](https://docs.tealium.com/ja/predict/advanced/machine-learning-vs-artificial-intelligence/): この記事では、機械学習と人工知能の違いについて一般的な概観を提供します。 - [機械学習の概念と技術](https://docs.tealium.com/ja/predict/advanced/machine-learning-concepts-and-technology/): この記事では、機械学習技術の概念、目標、対象者、および技術進歩について説明します。