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目次

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  1. はじめに
  2. トランスフォーメーション
  3. ソーストランスフォーメーション
  4. ターゲットトランスフォーメーション
  5. アクセスポリシートランスフォーメーション
  6. アグリゲータトランスフォーメーション
  7. B2B Data Transformation
  8. クレンジングトランスフォーメーション
  9. データマスキングトランスフォーメーション
  10. データサービストランスフォーメーション
  11. 重複排除トランスフォーメーション
  12. 式トランスフォーメーション
  13. フィルタトランスフォーメーション
  14. 階層ビルダートランスフォーメーション
  15. 階層パーサートランスフォーメーション
  16. 階層プロセッサトランスフォーメーション
  17. 入力トランスフォーメーション
  18. Javaトランスフォーメーション
  19. JavaトランスフォーメーションAPIリファレンス
  20. ジョイナトランスフォーメーション
  21. ラベラトランスフォーメーション
  22. ルックアップトランスフォーメーション
  23. 機械学習トランスフォーメーション
  24. マップレットトランスフォーメーション
  25. ノーマライザトランスフォーメーション
  26. 出力トランスフォーメーション
  27. 解析トランスフォーメーション
  28. Pythonトランスフォーメーション
  29. ランクトランスフォーメーション
  30. ルータトランスフォーメーション
  31. ルール仕様トランスフォーメーション
  32. シーケンストランスフォーメーション
  33. ソータートランスフォーメーション
  34. SQLトランスフォーメーション
  35. 構造パーサートランスフォーメーション
  36. トランザクション制御トランスフォーメーション
  37. 共有体トランスフォーメーション
  38. Velocityトランスフォーメーション
  39. ベリファイヤトランスフォーメーション
  40. Webサービストランスフォーメーション

トランスフォーメーション

トランスフォーメーション

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機械学習トランスフォーメーション

機械学習トランスフォーメーション

詳細モードでは、機械学習トランスフォーメーションは機械学習モデルを実行し、予測を返します。また、REST APIを使用して受信データを機械学習モデルに渡し、予測をダウンストリームトランスフォーメーションに渡します。
次のビデオは、機械学習トランスフォーメーションを使用して、組織のデータ統合ジョブに機械学習モデルを組み込む方法に関するユースケースを示しています。
機械学習トランスフォーメーションを使用する前に、次の要件を満していることを確認してください。
  • 機械学習モデルがAmazon SageMakerやAzure Machine Learningなどの機械学習プラットフォームにデプロイされており、RESTエンドポイントを使用してモデルから予測を取得できる。
  • APIコレクションに、REST V3接続を使用してRESTエンドポイントにアクセスするためのPOST要求がある。
APIコレクションの詳細については、「
コンポーネント
」を参照してください。