機械学習モデルの精度向上とコスト削減は、どちらでも重要です。もちろん妥協点が必要ですが、最適解を見つけるのは最大の価値を生み出せます。本ブログではDataRobotのお客さんの課題を解決するため、kaggleで鍛えたスキルを活用して、高精度かつ低コストを実現できた事例を紹介します。
2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。Part 2では、金融庁の示すモデル・リスク管理における8原則を解説しながらAIサクセスとDataRobot MLOpsによってどのように対処できるかについて解説していきます。
2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。急速に進む金融機関のAIモデル活用ではAIモデルのリスク管理が、モデル・リスク管理では体制とそれを実現するシステムが重要になります。Part1では、3つの防衛戦などAIモデル・リスク管理における態勢構築を中心に解説。
需要予測は近年AIの活用が著しい領域ですが、需要を予測しただけではビジネスインパクトには繋がりません。予測した需要を適用できる主な業務として在庫の最適化があります。本稿ではAIを用いた需要予測の在庫最適化への活用方法を考察します。
本ブログでは、信頼できる AI を構成する要素のうち、モデルのパフォーマンスについて説明します。高度なパフォーマンスの実現には、主に「データ品質」、「精度」、「堅牢性と安定性」、「スピード」の 4 つが必要です。
「データのパーティション」には多くの種類とそれぞれに特性があります。本稿では適切なパーティションを選択するために、各パーティションの手法ごとに利用シーンやメリット・デメリットを考察します。
モデリングを行う際に結果に大きく影響を与えるのが「データのパーティション」です。パーティションは特徴量エンジニアリングなどと異なり、表面上に見えにくいため軽視されがちですが、適切なパーティションを選ばないことにより運用で痛手を負うケースがあります。
オフセット項を利用することによって、ビジネスロジックや既存のドメイン知識をそのままモデルに組み込むことができます。少し高度なテクニックですが、オフセット項を身につけるとより機械学習の幅が広がります。
機械学習モデルをビジネスで活用するには、なぜその予測がなされたか等、高い解釈性・説明性が求めらます。本ブログでは最近のアップデートで可能になったShapley Valuesを応用したSHAPによる特徴量の影響度算出について解説します。
今『データドリブン』『データドリブン企業』がバズワードになっていますが、品質管理分野では既にデータドリブンという経営戦略が存在していました。では、データドリブンの本質は以前から変容したのか？データドリブン企業はAIを導入し成功するのに有利なのか？本ブログではこれらのテーマを考察します。
