Catalyst Zia Servicesのアーキテクチャ

さまざまなZiaコンポーネントによるデータ分析およびpredictionプロセスの一般的なエンドツーエンドワークフローを以下に説明します：

1. CatalystコンソールAPI、またはSDKからZiaコンポーネントにアクセスすると、アプリケーションから提供された入力データとともにCatalystサーバーへのAPI呼び出しがトリガーされます。事前トレーニング済みのmachine learningモデルは、Catalystのサーバー内に事前にロードされ保存されています。アクセスされる特定のZiaコンポーネントに基づいて、対応するMLモデルがpredictionに使用されます。

2. 入力データは、対応するMLモデルが認識できる形式に変換するための前処理が行われます。

3. 前処理されたデータはZia MLモデルにpredictionのために送信され、指定された評価メトリクスに基づいて予測結果がレスポンスとして返されます。predictionメカニズムは、フィードされるデータの精度と量にも依存します。