mlops data engineers

データサイエンティストと MLOps

モデルガバナンスの問題をソリューションで解決

Thank you

ご回答までしばらくお待ちください

Thank You!

We’re almost there! These are the next steps:

  • Look out for an email from DataRobot with a subject line: Your Subscription Confirmation.
  • Click the confirmation link to approve your consent.
  • Done! You have now opted to receive communications about DataRobot’s products and services.

Didn’t receive the email? Please make sure to check your spam or junk folders.

閉じる

データサイエンティストにとっての MLOps のメリット

本稼働環境へのモデルのデプロイは、多くのプロセスとチームが関わるため、データサイエンティストは自身が作成したモデルがあと一歩のところで稼働にこぎつけられない状況をよく目にします。

この課題を解消するのが、モデルのデプロイ、保守、監視、更新をより簡単かつ効率的に行えるようにするためのソリューション、MLOps です。簡単にモデルを本稼働環境にデプロイし、関係チーム間のギャップを埋めることで、データサイエンスに関する作業に集中できます。
MLOps outlined
デプロイ
MLOps では、デプロイ時の依存関係を気にする必要はありません。任意のデプロイ先プラットフォームで、任意のフレームワークや言語を使用できます。
monitor search find detect risk error fraud dark
モニタリング
継続的に価値を生み出すには、モデルの監視が不可欠です。MLOps では、モデルのデプロイ先や基盤となるフレームワークに関係なく、すべてのモデルを監視するシステムを構築できます。
gear process create done check
本稼働環境でのライフサイクル管理
モデルは更新する必要があります。しかし、手動で更新すると時間がかかり、問題も発生しがちです。ライフサイクル管理を取り入れれば、本稼働環境で大規模なモデルポートフォリオを簡単に管理できます。
model algorythm
本稼働環境でのモデルガバナンス
デプロイは始まりにすぎません。リスクを最小限に抑え、規制コンプライアンスを確保するには、堅牢なガバナンスプラクティスとレビュープロセスを構築し、適切なツールを導入することも重要です。

データサイエンティスト向けの MLOps の機能

DataRobot MLOps を使用すれば、効率的かつ価値主導的な方法で最先端の予測モデルを組み込むことができます。エージェントのデプロイやクラウドの違いの吸収など、柔軟性が向上します。

3 つの主要機能

予測

ニーズに応じてさまざまなタイプや構造のデータを利用する

  • リアルタイム予測
  • バッチ予測
  • サービスの正常性監視
  • 時系列予測
  • 画像/地理空間データ型
  • Java スコアリングコード
  • ポータブル Docker イメージ
大規模運用

既存の基盤を活用する

  • 多様な予測環境の監視
  • アラート
  • 監査ログ
  • バージョン管理とリネージ
  • 変更の承認ワークフロー
  • ノーコードの予測 GUI
  • 価値とユースケースの追跡
  • リポジトリ統合
ML の信頼性向上

偏りのない信頼できるモデルをデプロイする

  • データドリフト分析
  • 精度解析
  • 異常警告
  • 予測の説明
  • 本稼働環境へのチャンピオン/チャレンジャーゲート
  • Humble AI(予測の信頼性) – モデルの信頼性を確保するための内蔵メカニズム
  • 予測区間
Agent based

エージェント

拡張性に優れた唯一の MLOps アーキテクチャ

監視エージェントを使用すると、本稼働環境の数千や数十万規模のモデルを管理できます。クラウド、Spark、Azure、サーバーなど、モデルの作成環境に関係なく、1 つの中央ハブからすべてのモデルにアクセスできます。既存の資産を活かしながら、管理を一元化できます。

DataRobot でAI を推進するお客様

C Healthcare chugai seiyaku 2
hirosaki U logo
Hitachi
Kawasaki GBM Tagline H Color
C Ryutsu Kirin 3
logo meijiyasuda new
C Kinyu Orix 6
C Media raksul 2
C Ryutsu suntory 5
  • COVID-19 について他社ほど重圧を感じなかったのは間違いなく DataRobot MLOps のおかげです。 MLOps でパフォーマンスの変化に気付いたときは、すべてを自動的に DataRobot AutoML に戻して、モデルの比較結果と、現状に基づく対策を確認するだけで済みました。そのため不安はほとんどありませんでした
    Clayton Howard 氏

    Director of Analytics, Net Pay Advance

  • SKU が 10% 増加し、大きな効果が得られました。そこで、サプライチェーンおよび在庫管理の最適化をさらに進め、最大 2 億ドルのコスト削減に向けた計画を立てています。
    製造業のお客様

    Vice president of Advanced Analytics and Data Engineering

  • DataRobot のおかげで、当社のデータサイエンスチームは作業を非常に速やかに進められるようになりました。たとえば、以前は 2 週間半かかっていたような作業を今では数時間で完了できます。10 人のグループが 25 人になったかのようです。本当に 25 人いたら同じ成果を上げるのに相当のコストがかかるでしょう。
    ヘルスケア業のお客様

    Head of Data Science

  • DataRobot のおかげで、余剰人員を 60% 削減するだけでなく、フルフィルメントセンターの人材不足を補って注文の処理能力を上げることにより売上を大幅に増やすことができました。
    e コマース小売業のお客様

    Manager of Data Science, Experimentation, and Research

    AI の管理とガバナンスを確立するための次のステップへ踏み出す

    Thank you

    ご回答までしばらくお待ちください

    Thank You!

    We’re almost there! These are the next steps:

    • Look out for an email from DataRobot with a subject line: Your Subscription Confirmation.
    • Click the confirmation link to approve your consent.
    • Done! You have now opted to receive communications about DataRobot’s products and services.

    Didn’t receive the email? Please make sure to check your spam or junk folders.

    閉じる