アシスト付きモデリングツールを使用して、機械学習パイプラインを作成します。
自動機械学習を機械学習パイプラインの一部として使用して、データのモデルを自動的に構築します。
特徴量構築ツールを使用して、特徴量を作成し、別々のテーブルに含まれているデータ間の関係を確立します。
分類ツールを使用して、ターゲットが属するカテゴリを特定します。
データヘルスを使用して、データの健全性を確認します。
特徴量データ型ツールを使用して、データに含まれる特徴量のデータ型を自動的に識別します。
適合ツールを使用してモデルを出力します。これは、機械学習パイプラインの最後のツールです。
Machine Learning 予測ツールを用いて、Alteryx Machine Learning で構築したモデルを使用して新しいデータについて予測します。
Machine Learning に送信ツールを使って、Alteryx Machine Learning でプロジェクトを作成または既存のプロジェクト更新をします。
予測ツールを使用して、構築した機械学習パイプラインを使用して新しいデータに関する予測を行います。
回帰ツールを機械学習パイプラインの一部として使用して、傾向を特定します。
変換ツールを使用して、機械学習に必要ないろいろなデータ準備タスクを実行します。