# AutoML ノートブックソリューション

Treasure AutoMLは複数のソリューションノートブックを提供しています:
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基本ノートブックには、AutoGluonによる分類/回帰、時系列予測、EDA、SHAP説明、さらにサンプルMLデータセットを準備するためのノートブックが含まれています。現在のソリューション例: Next Best Actions、Multi-Touch Attribution、ネットワーク分析。

## ベースパッケージ

ベースパッケージには、AutoGluonを使用した基本的な分類/回帰ノートブックが含まれています。AutoGluonは多層スタッキングを使用して、多様なMLモデルを組み合わせます。詳細については、[AutoGluonドキュメント](https://auto.gluon.ai/stable/index.html)を参照してください。

また、クイックスタートのためにサンプルMLデータセットを準備するノートブックも含まれています。

| **ベースパッケージ** | **説明** |
|  --- | --- |
| [Gluon Train](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/gluon-train) | 入力トレーニングテーブルでAutoGluonライブラリを使用してモデルをトレーニングします。 |
| [Gluon Predict](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/gluon-predict) | Gluon Trainで作成されたモデルを使用して値を予測します。 |
| [ML Datasets](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/ml-datasets) | サンプルMLデータセットをTDデータテーブルとして読み込みます。 |


## ソリューションパッケージ

事前設定されたソリューションパッケージは、特定のビジネスユースケースに対応しています。

| **ソリューションパッケージ** | **説明** |
|  --- | --- |
| [Next Best Action](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/next-best-action) | 過去の行動に基づいて、顧客価値を高める可能性が最も高いマーケティングアクションを予測します。 |
| [Multi-touch Attribution (MTA)](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/multi-touch-attribution) | KPI(コンバージョンなど)に向けたジャーニータッチポイントにクレジットを割り当てます。 |
| [Time Series Forecasting](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/time-series-forecasting) | 履歴データから潜在的な将来の値を予測し、戦略に情報を提供します。 |
| [Exploratory Data Analysis](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/exploratory-data-analysis) | データを探索し、モデリングの準備をするためのグラフィカル/統計的分析。 |
| [SHAP Analysis](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/shap-analysis) | ローカル/グローバルなモデル説明可能性のためにShapley値を計算します。 |
| [Network Analysis](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/network-analysis) | Webアクセスパスのインサイトを得るためにSankeyダイアグラムとネットワークプロットを生成します。 |
| [RFM Analysis](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/rfm-analysis) | リーセンシー、頻度、金額価値(RFM)で顧客をセグメント化します。 |
| [Clustering](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/clustering) | 特徴量の重要度とSHAP説明を含むクラスター(K-means)を作成します。 |
| [CLTV Prediction](/ja/products/customer-data-platform/machine-learning/automl/notebook-solutions/cltv-prediction) | 顧客生涯価値(CLTV)を推定します。 |