世界トップレベルの自動化で専門知識を強化

データサイエンスの利用が初めての方は、データサイエンスのベストプラクティスとすぐに使える機能を活用して、取り組みを開始できます。コーディングが好きで、自作のデータパイプラインやタスクをもっと試してみたい方は、データを駆使したパイプラインや Composable ML を使用することで、完全なコントロールと柔軟性を得ながら、トップレベルのモデルを構築できます。

DataRobot は、AI のすべてのユースケースに対して多数のモデルを構築してランク付けし、精度と予測スピードに基づいてデプロイに最適なモデルを推奨します。お客様は、ビジネスニーズに対応した最適なモデルを柔軟に実験、比較、構築できます。

あらゆるデータの可能性を最大限に引き出す

DataRobot AI Cloud では、信じられないほど多様なタイプのデータから革新的な新しいモデルを構築できます。従来の連続値や複雑な多クラス分類から、最新のディープラーニングアルゴリズムにいたるまで、オープンソース、自社開発を問わず膨大なモデルを搭載しています。

ユーザーは、従来の表形式データや未処理テキストから画像や地理空間データまで、あらゆるデータをあらゆるソースから使用できます。異なるタイプのデータを 1 つのモデルで使用することも、別々に使用することも可能です。実験用のさまざまなオプションを使用して、分類、マルチラベル分類（英語）、異常検知、クラスタリング（英語）、連続値など、データサイエンスの幅広い問題に、ノーコード、ローコード、またはフルコードで簡単に対応できます。

信頼できる AI

DataRobot では、モデルに依存しないフレームワークを提供することで、各モデルの所有者が結果を解釈し、情報に基づいた調整を行い、使いやすく最新の解釈手法をすべてのモデルで利用できるようにしています。局所的な説明が提供されるため、実行したすべての予測を個々に説明できます。また DataRobot は、特徴量の重要度や部分依存に関するインサイトなど、モデルの動作を理解するためのグローバルな 説明技術を提供しています。モデルごとに個別に完全なカスタマイズが可能なコンプライアンスドキュメントを作成できるため、規制当局のレビューをより迅速に実行できます。バイアステストは、モデリングプロセスの初期段階でバイアスを検出し、その根本原因を把握するのに役立ちます。

数回のクリックで本稼働環境に確実に導入

モデルを構築して、組織全体で AI を運用することが、かつてないほど容易になりました。モデルを構築するだけで本稼働環境への対応は完了し、ワンクリックまたは 1 行のコードで、必要な環境にデプロイできます。MLOps を使用すれば、デプロイ先に関わらず、モデルの管理と監視を 1 か所で行えます。Continuous AI で複数の MLOps 再トレーニング戦略を作成することで、精度が所定のしきい値を下回る、データドリフトが発生するなど、選択したスケジュールに基づいて実稼働モデルを更新できます。モデルのデプロイ後は、AI 利用の簡略化や現場での意思決定に役立つ AI アプリケーションを構築することができます。