SOLVENTプラットフォームの機械学習エンジンは、他の機械学習機能を活用し、ドメイン知識をビジネスモデルと統合することで、機械学習アルゴリズムの継続的な最適化をサポートし、運用レベルのビジネスプロセスをより深く理解します。この統合により、機械学習エンジンはより多くの情報に基づいた意思決定と予測を行うことができ、精度とパフォーマンスが向上します。
機械学習エンジンを使用した外部機械学習機能の統合は、オントロジー・モデルの助けを借りてドメイン知識を統合する能力によって促進することができる。オントロジー・モデルは、ドメイン固有の知識をモデルに組み込むことができ、機械学習アルゴリズムがこの情報を使用して、より正確な予測を行うことを可能にする。例えば、ヘルスケア業界では、医療に関する専門知識をオントロジーモデルに組み込むことで、機械学習アルゴリズムが患者データをよりよく理解し、より正確な診断を下せるようになる。さらに、オントロジーモデルは、エンティティモデルのフィーチャーエンジニアリングを容易にする。フィーチャーエンジニアリングは、アルゴリズムのパフォーマンスを向上させるために、関連するフィーチャーや属性を選択して変換する機械学習の重要なステップです。オントロジーモデルを利用することで、フィーチャーエンジニアリングは基礎となるビジネスプロセスによって導かれ、より適切で有益なフィーチャーを得ることができる。このエンジンを使用することで、意思決定サポートも強化され、機械学習アルゴリズムが基礎となるビジネスプロセスに基づいて意思決定できるようになる。この構造化された表現は、アルゴリズムによる決定を説明するのにも役立ち、利害関係者が結果を理解し、信頼できるようにする。