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Page 2022 年 10 月

至る所で変化が起こり、ビジネスに影響を与えています。そういった状況に適応するのに役立つ DataRobot AI Cloud の 2 つの新機能がリリースされました。  詳しいインサイトを獲得して問題やパターンを時系列で特定するのに役立つ、ドリフト時系列についてご紹介します。予測の管理は、得られる情報が多いほど適切に実行できます。デプロイ予測処理の使用状況を確認すると、予測処理の遅延や、その理由と時間帯を知るのに役立つ詳細情報が得られるため、必要に応じた調整が可能になります。  デプロイ予測処理の使用状況 予測の進行状況を視覚的に追跡できる新しいチャートを使用して、ワークロードと遅延を簡単に管理できるようになりました。予測処理の遅延や、その理由と時間帯を確認できます。透明性の向上により、予測処理の状況が 1 時間ごとに表示されます。また、精度指標をいつ使用できるようになるのか、その指標に予測のすべてまたはサブセットが含まれているかどうかもわかります。この予測追跡チャートは、セルフサービス型で簡単に利用できます。 パフォーマンスを予測してプロジェクトを順調に進める ドキュメンテーションにアクセス MLOps 機能の詳細情報 ドリフトの詳細グラフ   顧客の行動と経済の変化によって、本番環境の AI に取り込まれるデータに変化やドリフトが発生する可能性があります。予測の正解率を維持するには、すべての特徴量について、このドリフトを時系列で追跡する必要があります。新たな機能「ドリフトの詳細グラフ」を使用すると、複数の特徴量または特徴量のグループを比較したり、複数の期間のデータドリフトを比べたりできます。この比較は、トレーニングデータとスコアリングデータの両方で実行できます。ユーザーは、必要に応じて比較に変更を加えたり、時系列の予測値などの背景情報をグラフに追加したりして、ドリフトの原因を調査できます。ドリフトの詳細グラフは、パブリックプレビュー機能として提供されます。 DataRobot AI Cloud – 2022 年 10 月リリース全機能一覧 DataRobot AI…

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