AI・機械学習

機能

DataRobotの機能

DataRobotは、高水準のAI活用を民主化する機械学習プラットフォームです。世界トップクラスのデータサイエンティスト集団の叡智をベストプラクティスとしてプラットフォームに実装し、機械学習におけるモデル作成とモデルの実務環境への展開を自動化します。ビジネスの課題やニーズに即した高精度なモデルが簡単に利用できるようになるため、AI人材不足という壁の解消に大きく貢献します。

さらにDataRobotは、機械学習を活用するまでのリードタイムを大幅に短縮します。その結果、社内の限られたデータサイエンティストのリソースを、業務課題の発見・定義、施策立案・検証など、より重要なタスクに集中できるようになります。

DataRobotの特徴

DataRobotは、機械学習用データ収集から学習モデル活用によって価値を生み出すまでのプロセスをシームレスにつなぎ、AI活用のライフサイクル全体をエンドツーエンドで自動化します。実環境での運用開始後もモデルの継続的な管理・監視を行うことで、ビジネス環境の変化にあわせてブラッシュアップし、正確な予測が可能です。

DataRobotはAI活用プロセス全体をカバーするプラットフォーム
「高生産性」×「高精度」×「高い運用性」を実現します

DataRobotの特徴

DataRobotの得意領域

教師あり機械学習は、AIがビジネスの意思決定や予測を人間よりも迅速かつ高い精度で実行できるようにする最も強力なエンジンの1つであり、データを実際の実用的なインサイトへと変換します。教師あり機械学習の代表的な手法が、分類と回帰です。分類アルゴリズムは2つ以上の異なるクラスから選択し、ターゲットにラベル付けを行います。特に3つ以上のクラスからの選択するものを多値分類と呼びます。もう一方の回帰アルゴリズムは、予測結果を数値ターゲットとして返します。

教師あり機械学習

  • 教師データ(正解データ)が必要

問題の種類

  • 多値分類問題(Yes/Noを当てる、分類する)
  • 回帰問題(数値を当てる)
DataRobotの得意領域

自動特徴量探索

データサイエンスのベストプラクティスを自動化することで、特徴量エンジニアリングを高速化します。複数のデータソースをまたいだデータの関係性を読み解くことで、モデルに適した特徴量をインテリジェントに生成します。

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