説明
インポートされたサードパーティ モデルを意思決定戦略で使用することは、Pega 機械学習で構築されたモデルを使用することと似ています。意思決定戦略で予測モデル コンポーネントを使用すると、インポートされたサードパーティ モデルを参照し、入力パラメーターを渡して出力スコアを受け取ることができます。サードパーティ モデルを Pega 機械学習モデルまたは Pega マークアップ言語に変換する必要はありません。参考文献:
https://community.pega.com/sites/default/files/help_v82/procomhelpmain.htm#rule-/rule-decision-/rule-decion

説明
PMML モデルの使用を可能にする意思決定コンポーネントは、予測モデルです。予測モデルは、モデルの入力パラメーターと出力スコアを定義する予測モデル ルールを参照するコンポーネントです。予測モデル コンポーネントを使用すると、サードパーティ ツールからインポートされた PMML モデルを参照し、それを意思決定戦略で使用できます。参考文献:
https://community.pega.com/sites/default/files/help_v82/procomhelpmain.htm#rule-/rule-decision-/rule-decion

説明
適応モデルは、歴史的な証拠がなくても学習を開始できます。すべてのアクションの開始傾向は 0.5 です。

説明
予測分析と適応分析の違いは、適応モデルは顧客データを予測変数として使用するのに対し、予測モデルは顧客データを結果として使用することです。適応モデルはリアルタイムの顧客インタラクションから学習し、それに応じて予測を更新します。予測モデルは、過去の顧客データを使用して予測をトレーニングおよび検証します。参考文献:
https://academy.pega.com/module/predicting-customer-behavior-using-real-time-data-archived/topic/adaptive-m