用語集

オーディエンス

オーディエンスは、属性条件のセットを共有する訪問プロファイルのグループを指し、リアルタイムでベンダーアクション（コネクタ）をトリガーするために使用されます。Tealium Predictでは、モデルからの出力属性を使用して、マーケティング活動をターゲットにする1つ以上のオーディエンスを作成します。

混同行列

Tealium Predictでは、混同行列（エラー行列とも呼ばれます）は、実際の値と予測値を比較する訓練済みモデルのパフォーマンス測定としてModel Explorerで報告されます。業界用語では、混同行列は真の値が既知のテストデータのセットを使用し、実際の値と予測値を表形式で表示して、特定のアルゴリズムのパフォーマンスを視覚化するために使用します。

データサイエンティスト

_データサイエンティスト_は、技術と社会科学のスキルを活用してトレンドを探し、業界知識、文脈理解、既存の仮定への懐疑心を用いてデータを管理する分析専門ホームです。これにより、ビジネスの課題に対する解決策を明らかにします。

デプロイされたモデル

_デプロイされたモデル_は、「訓練」された後、予測値をTealium AudienceStreamの顧客プロファイルに入力するためにデプロイされたモデルを指します。

機械学習

_機械学習_は、パターンを認識することによりコンピュータが人間の指導なしに学習することに焦点を当てた人工知能の一部分野を指します。機械学習は、パターンを覚え、出力を分析し、パターンを説明し、未来の行動を指導するモデルを作成するための一連の既定のルールを使用します。欲しいデータがわかっている場合、機械学習はそのデータを取得するまでの道のりを加速します。欲しいものや特定するパターンがはっきりしていない場合、機械学習はパターンを見つけ、データを取得するために前進するのに使用できる結果を明らかにします。

モデル

Tealium Predictでは、_モデル_は、購入、コンバージョン、またはAudienceStreamで追跡される任意の顧客行動など、特定の時間枠内で予測している行動を表します。モデルはアルゴリズムを使用して作成され、結果はパターンを説明し、未来の結果を予測するために使用されます。

モデルエクスプローラー

_モデルエクスプローラー_は、製品インターフェースのインタラクティブなセクションを指し、各モデルの各ステージでのパフォーマンス測定を表示し、インターフェースからのアクション可能な項目（再訓練やデプロイなど）でモデルを微調整します。

出力属性

対応するデプロイされたモデルによって生成された予測値を格納する数値の訪問スコープのデータレイヤー属性です。新しいモデルが作成されると、出力属性はデフォルトで作成されます。

予測時間枠

ターゲット属性のアクションが発生する時期を予測したい日数、週数、または月数の時間枠です。例えば、ユーザーの「次の"x"日、週、または月での戻りの可能性」など。

予測値

デプロイされたモデルによって生成されたスコアです。このスコアは、ターゲット属性値の結果が次の訪問時（次の訪問が予測時間枠内に発生すると仮定）にTrueに構成される可能性を表します。この値は、モデルの対応する出力属性に格納されます。

予測閾値

予測値をターゲット属性値と比較するために選択された数値の閾値です。例えば、予測閾値が0.5に構成され、予測値が0.51に構成された場合、ターゲット属性値の結果はTrueに構成されると仮定されます。

確率分布（戻る訪問）

_確率分布_は、訓練済みモデルのパフォーマンスグラフを指します。このグラフは、訪問が戻って興味のあるアクションを実行したケースと、訪問が戻らずにアクションを実行しなかったケースをどの程度モデルが分けるかを示します。業界用語では、確率分布は、実験の異なる結果の発生確率を提供する結果として、予定されたイベントの発生確率を提供する数学的関数です。

受信者操作特性（ROC）

ROC/AUC（曲線下面積）は、訓練済みモデルのパフォーマンス測定を指します。業界用語では、_ROC_は、真の陽性数を真の陽性数と偽陰性数の合計で割ったものとして計算される真の陽性率として知られています。ROCは、実際の結果が陽性である場合にモデルが陽性クラスをどの程度予測するかを説明します。真の陽性率は感度とも呼ばれます。

再訓練

モデルの予測精度は時間とともに低下します。新しいデータでTealium Predictモデルを再訓練すると、予測精度が向上し、より長い期間精度が高く保たれます。

強度スコア

モデルの強度スコアは、各モデルの各バージョンの品質を評価する評価を提供します。強度スコアには、F1スコア、再現率、精度、および_正確性_が含まれます。これらのスコア要素の詳細な説明については、モデルスコアと評価を参照してください。

ターゲット属性

ターゲット属性は、モデルを定義し、予測されるユーザーアクションを表すために選択されたAudienceStream属性です。これらの属性は、アクションが実行されたことを示すために選択された訪問または訪問レベルのブール値です。例えば、ブール値の訪問属性「Has Purchased」は、訪問中に購入イベントが発生したことを示します。

トレーニング

Tealium Predictでは、_トレーニング_は、モデルが予測のために使用される一定期間のデータを消費し分析するステージを指します。このステージで使用されるデータのサイズと品質は、モデルをデプロイしたときの結果の精度に重要な要素です。

訓練バージョン

Tealium Predictでは、_訓練バージョン_は、モデルを訓練する単一のインスタンスを指します。すべての機械学習モデルにはバージョンがあり、各バージョンは予測を正確に行うために使用されるデータで訓練されます。

訪問の訪問

訪問がウェブサイトを訪れる行為、または1つ以上のデータレイヤーが豊富なイベントをトリガーする行為。