AI対応データセットおよびベクターデータベースの構築
生成 AI と予測 AI のユースケースに合わせて、質の高い構造化データと非構造化データを生成し、検証します。
データの品質を容易に向上
生成AI、自動化、カスタマイズを駆使して、データセットを強化し、精度と堅牢性を兼ね備えたモデルのトレーニングが可能です。
ユースケースに合わせた有益なインサイトを獲得
最もインパクトの大きい特徴量をデータセットから容易に特定し、活用できます。
プロトタイプを作成してデータ移動を削減
クラウドデータウェアハウスとデータレイク全体におけるデータガバナンスの管理を行い、それらの計算能力を活用します。
カスタムベクターデータベースを使用してグラウンディングデータを特定の要件に合わせる
独自のベクターデータベースを作成して、生成 AI の独自の課題に対応したりパフォーマンスを最適化したりするには、一から作成する手法と既存のデータベースを統合する手法があります。
DataRobot のベクターデータベースビルダーを使用すると、ブループリント内の会話を簡単に整理できます。LLM のコンテキストも容易にカスタマイズできるため、生成 AI モデルを最も関連性と正確性の高い情報に基づいて調整できます。DataRobot を使用することで、独自のデータや情報の安全性が常に確保されます。
全てのデータタイプのためのデータ準備を効率化する
AI プロセスを既存のデータとシームレスに統合することで、データシグナルを迅速に特定し、AI 対応データセットを作成します。堅牢で自動化された探索的データ解析のメリットを活用すれば、単一の包括的なデータセット内で、位置情報、テキスト、画像などさまざまなデータ型のデータを、効率的に変換、分析、集計できます。また、データウェアハウスのスピードと規模を活用することで、データ移動を最小限に抑えながらガバナンスを確保できます。
欠損データの処理や集計といった手間のかかるデータクリーンアップ作業を自動化し、重複排除、テーブル結合、集計機能などを使用することで、数週間とはいかなくても数時間分の作業を節約できます。
複数のデータセットから新しい特徴量を探索
特徴量エンジニアリングパイプラインを自動化します。さまざまなデータソースにまたがる複雑なデータスキーマやデータセットを操作する必要はもうありません。予測モデルにとって重要な特徴量が、新たに何百も自動で検出、テスト、作成されます。これには、探索、ラングリング、実験用の派生した特徴量や新しいデータセットを生成するための、時間を意識した特徴量エンジニアリングや特徴量検出レシピも含まれます。
そのため、手動による大量の反復作業を行うことなく、モデルの精度を高めることができます。
特徴量エンジニアリングパイプラインの自動化とカスタマイズ
モデルブループリントを使用してあらゆるデータ型で特徴量エンジニアリングを自動化すれば、反復作業に追われることなく、ソースからモデルに至るまでのデータをトレースできます。このブループリントは、欠損値の補完から、データの標準化やテキストの作成、さらに画像の埋め込みにまで対応します。また、オープンソースや独自のアルゴリズムを組み合わせた DataRobot のライブラリーを使用してブループリントを調整および拡張したり、API 経由で外部モデルを統合したりすることもできます。
スピード、インパクト、スケールを実現できる DataRobot を世界中の企業が信頼
