Nesta página, descrevemos como preparar os conjuntos de dados necessários para gerar previsões. de entrada e saída.
Antes de começar
Antes de começar, os seguintes itens são necessários:
- Um modelo
- Para registrar todas as partes que aparecem no conjunto de dados que você está usando para previsão.
Criar um conjunto de dados para previsão
É possível criar previsões usando um conjunto de dados atual (por exemplo, o que você usados para backtest). No entanto, em um ambiente de produção, crie um novo conjunto de dados para cada execução de previsão:
- Como cliente, você é responsável por todo o rastreamento da linhagem do conjunto de dados para o modelo. Para garantir que os dados permaneçam inalterados, recomendamos que você criar um snapshot da tabela do BigQuery das tabelas do BigQuery depois de passarem na validação de dados e mencionarem o snapshot conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro. Em tabelas atualizadas com frequência, a IA antilavagem de dinheiro operações leem as tabelas do BigQuery sempre que uma operação usa a IA antilavagem de dinheiro o conjunto de dados, portanto, alterações nas tabelas subjacentes do BigQuery podem afetar o ajuste, o treinamento backtesting e previsões.
- Siga as orientações em Preparar dados para a IA antilavagem de dinheiro para preparar seu BigQuery e criar um conjunto de dados separado de IA antilavagem de dinheiro para previsão usando as tabelas que você criou na Etapa 1. Para criar o conjuntos de dados e tabelas do BigQuery, é possível usar os comandos Preparar conjuntos de dados e tabelas do BigQuery.
Preparar os destinos de saída
A IA antilavagem de dinheiro gera saídas de previsão (pontuações de risco e explicabilidade) no BigQuery quando você cria os resultados de uma previsão recurso.
Antes de criar resultados de previsão, é preciso Crie um conjunto de dados do BigQuery para essas saídas. Qualquer conjunto de dados do BigQuery pode ser usado para das saídas de previsão, contanto que as permissões corretas foram concedidas e o conjunto de dados esteja no mesmo projeto em que a API está ativada e no mesmo como a instância da IA antilavagem de dinheiro.
Gerar pontuações de risco e explicabilidade
Agora que você tem o conjunto de dados para previsão, recurso de modelo treinado e um conjunto de dados do BigQuery para saída, crie resultados de previsão. Para fazer isso, consulte Criar e gerenciar resultados de previsão.