Adobe Experience Platformに保存されているあらゆる組織データを、ビッグデータやディープラーニングを扱うSpark MLやTensorFlowのようなライブラリと組み合わせて分析できます。また、Experience Data Model(XDM)を介して独自のデータセットも収集できます。
あらゆるクロスチャネルデータを収集し、整理し、AIモデルの動力となるコンテクスト情報にすることで、データからインサイトをすばやく獲得できるようにします。新しいデータを収集するか、既存の情報を利用してデータを準備します。
傾向やレコメンデーションといった一般的な業務ニーズのためにあらかじめ組み込まれた機械学習レシピを活用できます。また、PythonやRなどのオープンソース技術を使用して独自のレシピを一から作成することも、独自のレシピを読み込むこともできます。
レシピを使用してインスタンスを必要な数だけ作成し、それぞれを必要な回数だけトレーニングし、スコアリングするという方法で、柔軟に実験ができます。トレーニング中の追跡はすべて自動的におこなわれ、自分でおこなう必要はありません。
IT部門に依存せずにインテリジェントサービスを作成し、スケジュールした後、自社のチームやパートナー向けのプライベートAPIとしてAdobe I/Oに公開します。直観的に操作できるUIを使用して、独自のスケジュールに従ってこれらのサービスの定期的なトレーニングとスコアリングを自動化できます。
インテリジェントサービスの正確性を評価できます。必要に応じてレシピを残しておけば、性能の改善に活用して継続的に最適化できます。
アドビは適切なセキュリティプロセスとコントロールによってデータを保護します。これらの仕組みは、業界の基準、規制、認定に容易に準拠できるように設計されています。