L08 New All In One Public Documentation and Learning Center BG v.1.0

新しいオールインワンの公開ドキュメント
およびラーニングセンター

(このブログポストは Introducing DataRoboNew All-In-One Public Documentation and Learning Center の和訳です)

DataRobot では、機械学習(ML)を民主化して拡張知能につなげるためには、機械学習モデルを準備、作成、探索、デプロイ、監視、使用する方法などについて、シームレスに学習できる環境をあらゆるユーザーに提供しなければならないと考えてきました。
DataRobot を使い慣れている方は、アプリ内のドキュメントにも慣れ親しんでいるため、急成長を続ける製品を容易に使いこなすことができます。一方、DataRobot のプラットフォームについて、あるいはもっと一般的に機械学習について詳しく検討中の方にとっては、それらに関する情報が一般に公開されていると、それを大きな足がかりとして、理解や習得を深めることができます。しかし、多くの場合、操作方法を理解するだけでは不十分です。製品の可能性を見出せなければ、アイデアやビジョンはひらめきません。

ユーザーと一緒に仕事をしていると、「へえ、そんなことができるんですね」という声をよく聞きます。 

新しい公開ドキュメントサイトを利用すれば、自分ひとりで探索的な作業をしていても、思いがけなく素晴らしい発見ができます。

docs.datarobot.com のご紹介

Docs.datarobot.com はユーザーでなくても閲覧でき、DataRobot の全製品の情報を得ることができます。この新しいサイトで DataRobot の重要なプラットフォームドキュメント、API リファレンス、チュートリアルコンテンツを公開することで、私たちはデータサイエンスの民主化をさらに進めていきます。ドキュメントだけでなく、DataRobot UniversityコミュニティDataRobot のウェブサイトに誰でもアクセスできます。

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各セクションの内容をご紹介します。

  • プラットフォーム:データのインポートからモデルの使用まで、ワークフローに関する完全なドキュメント
  • API:すべての API リファレンスガイドとクイックスタートへのリンク 
  • チュートリアル:モデリングプロセスの各段階に関連したタスクの簡単な説明
  • ノートブック: DataRobot Zepl ノートブックを活用したデータサイエンスの利用および管理方法
  • 用語集: DataRobot を理解する上で特に重要な用語の定義

また、このサイトでは、自然言語による絞り込み検索を直感的な操作で行うことができます。疑問点の解決に役立つ情報が希望のフォーマットで表示されます。

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既存のお客様向けのドキュメント

すでに DataRobot をお使いの場合は、この公開サイトの全コンテンツだけでなく、アプリ内限定のコンテンツも参照できます。たとえば、収益曲線のグラフを見ているときに、コストや利益が変化したときの影響を知りたいと思ったとします。アプリ内のヘルプをクリックすると、完全なドキュメントが表示されます。

しかし、docs.datarobot.com を利用すれば、すぐに回答が得られます。このサイトを通じて、ユーザーではない人に概念を説明したり(リンクを共有)、DataRobot の他のリソースに簡単にアクセスしたりすることもできます。たとえば、学生の中退予測において、適切な論文を書けないまま中退する学生がいるのはなぜなのか、大学の管理者に正確に説明する必要がありますか?そうであれば、SHAP のドキュメントのリンクを彼らに送りましょう。

                   

私は 5 年前に DataRobot に入社してドキュメントの初版を担当しましたが、それ以前にお客様に提供されていたのは、多言語に対応した 6 ページの仕様書だけでした。寝る間も惜しんで作成された素晴らしい内容でしたが、私はすぐにそれをすべて捨て、最初から作り直しました。DataRobot のドキュメントは、執筆者、レビュアー、開発者、プロダクトマネージャー、翻訳者など、国際的な素晴らしいチームによる、真の意味での愛の結晶です。私がこれまでに執筆したものや学んだ技術(機械学習とコンテンツプラットフォームの両方)の中で、この新しいウェブサイトの結果ほど満足できたり、歓迎されたりしたものはありません。開発者やデータサイエンティストと一緒に仕事をしたことがある人、あるいは現在そうした状況にある人は、彼らが要求の多い厳しい人たちであることを知っているでしょう。DataRobot では、機械であれ人間であれ、学習のあらゆる面での民主化を信じています。この新しいサイトの最初の読者はもちろん DataRobot の従業員で、彼らは夢中になって使っています。私たちのドキュメントは、部門の垣根を越えた全員参加のコラボレーション、レビュー、そして絶え間ない修正の成果です。つまり、私たちのドキュメントは信頼できるということです。DataRobot のデータサイエンティストも信頼しています。   
Jen Davies
Jen Davies(ジェン・デイヴィス)

DataRobot のテクニカルコンテンツ担当ディレクター

次のステップ

今後も引き続きサイトの充実化を図っていきます。たとえば、お客様の DataRobot アカウントでログインすることで、完全なユーザードキュメントを参照できるようにする予定です。また、DataRobot の学習コンテンツのポートフォリオ全体での検索結果が表示されるようになります。そしてもちろん、機能に関するドキュメント、チュートリアル、API ツールも引き続き充実させていきます。

公開ドキュメント
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執筆者について
Jen Davies(ジェン・デイヴィス)
Jen Davies(ジェン・デイヴィス)

DataRobot のテクニカルコンテンツ担当ディレクター

テクニカルライターチームのリーダーを努めている。DataRobot のテクニカルライターは、機械学習のすべての段階を誰もが実行かつ理解できるようにすることを第一に考えて、ドキュメント制作を行っている。 DataRobot 入社前に 20 年以上のテクニカルライティングの経験を有す。DataRobot ドキュメントの初版を担当して以来、創造性に富んだ学習資産の充実化を精力的に計画・実施し、チームとしてのミッションの遂行継続に貢献している。

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Andrew Greenhut(アンドリュー・グリーンハット)
Andrew Greenhut(アンドリュー・グリーンハット)

DataRobot のプロダクトディレクター

DataRobot の Product-Led Growth チームで製品を統括している。入社前は、LogMeIn 社で初代データサイエンティスト、General Assembly 社でデータサイエンスの講師を務めていた。データサイエンスに関わる前は、防衛産業で 5 年間エンジニアとして勤務。MIT で機械工学の理学士号と修士号を取得している。

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