Einstein サービス Icon

Apache PredictionIO

PredictionIO は、Heroku 上で実行できる機械学習フレームワークで、インテリジェンスを利用した、ユーザーの過去の行動にもとづく提案などのタスクに利用できます。DreamHouse アプリに PredictionIO を追加して、ユーザーの好みに応じたおすすめ物件の提示ができます。ぜひデモをご覧ください :

このサンプルでは、Salesforce に保存されたお気に入りの情報を使用して、どの物件をユーザーにおすすめすべきかをシステムが判断する材料としています。PredictionIO では、予測をアプリに伝えるために DASE モデルを使用しています。

[D] Data Source と Data Preparator

Data Source が DreamHouse モバイル Web アプリの REST API からお気に入りデータを読み取ります。Data Preparator がデータを処理して、モデルのトレーニングを行うアルゴリズムにデータを渡します。

[A] Algorithm

Algorithm コンポーネントは、機械学習アルゴリズムや設定を含み、予測モデルをどのように構築するかを判断します。DreamHouse PIO サービスでは、SparkML ライブラリを使用して、トレーニングとおすすめ物件の予測を行います。

[S] Serving

Serving コンポーネントは、予測のクエリを受け取って、予測結果を返します。

[E] Evaluation Metrics

複数の学習アルゴリズムを使用していた場合、それぞれを利用して実際のおすすめ物件を微調整します。

始めましょう

DASE モデルは Heroku 上で実行され、REST インターフェースを介して DreamHouse モバイル Web アプリにおすすめ情報を提供します。おすすめ機能をデモ版のモバイル Web アプリでお確かめください。

GitHub Logo

DreamHouse PredictionIO のおすすめサービスのソースコードは、GitHub のリポジトリで入手できます。