機械学習の自動化とは

機械学習の自動化とは、DataRobot が開発したテクノロジーであり、人工知能(AI)アプリケーションや機械学習アプリケーションの開発に必要な多くの作業を自動化します。DataRobot には世界トップクラスのデータサイエンティストの専門知識が組み込まれています。DataRobot を活用することで、社内のユーザーはデータやビジネスに関する知識を活用し、残りの作業を DataRobot に任せることができます。

機械学習の自動化が必要な理由

機械学習の自動化は、人間とコンピューター両方の強みをいかしています。人間は、コミュニケーションやエンゲージメント、コンテキスト、一般的な知識、さらに創造性や共感性という点で優れています。一方、コンピューターやソフトウェアシステムは、反復的な作業、演算、データ操作、並列処理に最適であり、複雑なソリューションをやり遂げる性能と速度があります。

簡単に言うと、機械学習の自動化とは次のようなものです。
エキスパートシステム
世界トップクラスのデータサイエンティストが生み出したベストプラクティスを組み込むことで、最良の機械学習アルゴリズムを自動的に選択し、データや現在のビジネス上の課題に対してテストを行います。
信頼性
機械学習アルゴリズムが決定を下す方法や、データからパターンの変化が推定された場合にモデルを再トレーニングする方法について、人間にとってわかりやすく、簡単に解釈できる説明を提供します。

機械学習の自動化は、高度な機械学習モデルを構築する力を備えた新しい「シチズンデータサイエンティスト」を生み出します。コーディングを習得したり、特定のアルゴリズムをいつどのように適用すべきかを理解したりする必要はありません。また、モデル構築プロセスでの反復的な手順が自動化されるため、データサイエンティストの生産性が向上し、モデルの選定や微調整に専門知識を活用できるようになります。

機械学習の自動化の 10 のステップ

機械学習の自動化は、従来のデータサイエンスプロセスで必要となる手作業の大部分を置き換えますが、完全に自動化された機械学習ソリューションとなるには、次の主な要件をすべて満たしている必要があります。DataRobot は、機械学習モデルの構築とデプロイを効果的に自動化するために必要となる 10 のステップすべてに対応する業界初で唯一の機械学習プラットフォームです。

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データの準備

特徴量エンジニアリング

多様なアルゴリズム

アルゴリズムの選択

トレーニングとチューニング

アンサンブル

一対一のモデル比較

人間にわかりやすいインサイト

簡単なデプロイ

モデルの監視と管理

ステップ1:

データの準備

機械学習アルゴリズム​​の機能はどれも異なり、データの要件もさまざまです。たとえば、一部のアルゴリズムでは数値の特徴量を正規化する必要がありますが、その必要のないアルゴリズムもあります。DataRobot は、それぞれのアルゴリズムのパフォーマンスを最適化するために必要な特定の形式に未加工データを変換してから、データ分割のベストプラクティスに従います。

モデルブループリントが DataRobot にもたらす価値​(英語)

ステップ2:

特徴量エンジニアリング

特徴量エンジニアリング​​とは、データに変更を加えて機械学習アルゴリズムの機能を支援するプロセスであり、一般的には時間とコストがかかります。DataRobot では、既存の数値、カテゴリ、テキストの特徴量から新しい特徴量を作成します。追加の特徴量エンジニアリングを活用できるアルゴリズムと活用できないアルゴリズムを認識しており、データの特性に基づいて有意義な特徴量のみを生成します。

自動特徴量エンジニアリング(英語)

ステップ3:

多様なアルゴリズム

それぞれのデータセットには、ビジネスの特徴を反映する独自の情報が含まれています。状況や条件は多岐にわたるため、​考えられるすべてのビジネス上の問題やデータセットを 1 つのアルゴリズムで解決することはできません。DataRobot を使用すれば、数百種類もの多様なアルゴリズムを瞬時に利用して適切に前処理を行ってデータをテストできるため、会社に特有の AI に関する課題に最適なアルゴリズムを特定できます。

人間と同じく、AI にも個性がある(英語)

ステップ4:

アルゴリズムの選択

数百種類ものアルゴリズムを手軽に活用できるのは素晴らしいことですが、多くの場合、ユーザーには自社のデータでそれぞれのアルゴリズムをテストする時間がありません。そのデータに適していないアルゴリズムもあれば、データサイズに適していないアルゴリズムや、そのデータに適合する可能性が極めて低いアルゴリズムもあります。DataRobot は、ユーザーのデータに適合するアルゴリズムのみを実行します。
AI は最良のアルゴリズムを提案してくれるのか(英語)

ステップ5:

トレーニングとチューニング

機械学習ソフトウェアでは、ユーザーのデータでモデルをトレーニングするのが一般的です。DataRobot では、力ずくではなく、ハイパーパラメーターをスマートにチューニングすることでこのステップをさらに進化させました。個々のアルゴリズムにあわせて最も重要なハイパーパラメーターを チューニングします。DataRobot のプラットフォームは、使用すべき特徴量と不要な特徴量、さまざまなアルゴリズムに最適な特徴量選択方法を熟知しています。

ステップ6:

アンサンブル

データサイエンスの用語で、推定される結果についての多数決に参加する一群のアルゴリズムを「アンサンブル」または「ブレンダー」と呼びます。各アルゴリズムの強みにより、他のアルゴリズムの弱みとのバランスをとります。アンサンブルモデルには多様性があるため、​一般的には個別のアルゴリズムのパフォーマンスより優れています。​DataRobot は組み合わせに最適なアルゴリズムを見つけて、各ブレンダーモデル内でのアルゴリズムの重み付けを調整します。

ステップ7:

一対一のモデル比較

どのアルゴリズムのパフォーマンスが最も優れているかはあらかじめわかりません。そのため、使用するプログラミング言語や機械学習ライブラリに関わりなく、データを使ってさまざまなアルゴリズムの​精度とスピードを比較する必要があります。これはモデルコンテストのようなもので、最高のモデルが栄冠を勝ち取ります。DataRobot が数十種類ものモデルを構築してトレーニングし、結果を比較して、精度とスピードでモデルをランキングし、精度とスピードの効率が最も良い組み合わせを特定します。

AI の競争に関するブログ(英語)

ステップ8:

人間にわかりやすいインサイト

過去数年間で、機械学習と AI の予測能力は大幅に進化しましたが、複雑さという代償を伴っています。モデルの精度とスピードが優れているだけでは不十分です。モデルがもたらす答えを信用​できる必要があります。また、規制の厳しい業界では、規制当局に対してモデルを正当化しなければなりません。DataRobot は、モデルによる決定を人間にもわかりやすく説明し、各モデルの精度に最も影響を与えた特徴量と、各特徴量に適したパターンを示します。DataRobot は、予測についての説明を提供して特定の予測に至った主な理由を説明することもできます。

人工知能を信用できる理由を 1 つ教えてください(英語)​

ステップ9:

簡単なデプロイ

最近公開されたハーバードビジネスレビューの記事​(英語)では、優れた予測モデルを構築したアナリストのチームについて、トレーニングされたモデルを本番環境に直接実装するために必要なインフラがその企業になかったことから、時間とリソースの無駄になったことを指摘しています。DataRobot モデルはすべて実用可能であり、さまざまな方法で標準的なシステムハードウェアに​ デプロイできます。

DataRobot によるモデルのデプロイ(英語)

ステップ10:

モデルの監視と管理

変わり続ける状況の中で、AI アプリケーションは最新トレンドに遅れないようにする必要があります。DataRobot を使用すれば、予測を実際の結果と比較することも、新しい​モデル を最新のデータでトレーニングすることも簡単です。また、DataRobot はモデルのパフォーマンスの経時的な低下を事前に見越して特定できます。

モデルの抱えるリスクとそれが問題になる理由(英語)

ステップ 1: データの準備

機械学習アルゴリズム​​の機能はどれも異なり、データの要件もさまざまです。たとえば、一部のアルゴリズムでは数値の特徴量を正規化する必要がありますが、その必要のないアルゴリズムもあります。DataRobot は、それぞれのアルゴリズムのパフォーマンスを最適化するために必要な特定の形式に未加工データを変換してから、データ分割のベストプラクティスに従います。

モデルブループリントが DataRobot にもたらす価値​(英語)

ステップ 2: 特徴量エンジニアリング

特徴量エンジニアリング​​とは、データに変更を加えて機械学習アルゴリズムの機能を支援するプロセスであり、一般的には時間とコストがかかります。DataRobot では、既存の数値、カテゴリ、テキストの特徴量から新しい特徴量を作成します。追加の特徴量エンジニアリングを活用できるアルゴリズムと活用できないアルゴリズムを認識しており、データの特性に基づいて有意義な特徴量のみを生成します。

自動特徴量エンジニアリング(英語)

ステップ 3: 多様なアルゴリズム

それぞれのデータセットには、ビジネスの特徴を反映する独自の情報が含まれています。状況や条件は多岐にわたるため、​考えられるすべてのビジネス上の問題やデータセットを 1 つのアルゴリズムで解決することはできません。DataRobot を使用すれば、数百種類もの多様なアルゴリズムを瞬時に利用して適切に前処理を行ってデータをテストできるため、会社に特有の AI に関する課題に最適なアルゴリズムを特定できます。

人間と同じく、AI にも個性がある(英語)

ステップ 4: アルゴリズムの選択

数百種類ものアルゴリズムを手軽に活用できるのは素晴らしいことですが、多くの場合、ユーザーには自社のデータでそれぞれのアルゴリズムをテストする時間がありません。そのデータに適していないアルゴリズムもあれば、データサイズに適していないアルゴリズムや、そのデータに適合する可能性が極めて低いアルゴリズムもあります。DataRobot は、ユーザーのデータに適合するアルゴリズムのみを実行します。
AI は最良のアルゴリズムを提案してくれるのか(英語)

ステップ 5: トレーニングとチューニング

機械学習ソフトウェアでは、ユーザーのデータでモデルをトレーニングするのが一般的です。DataRobot では、力ずくではなく、ハイパーパラメーターをスマートにチューニングすることでこのステップをさらに進化させました。個々のアルゴリズムにあわせて最も重要なハイパーパラメーターを チューニングします。DataRobot のプラットフォームは、使用すべき特徴量と不要な特徴量、さまざまなアルゴリズムに最適な特徴量選択方法を熟知しています。

ステップ 6: アンサンブル

データサイエンスの用語で、推定される結果についての多数決に参加する一群のアルゴリズムを「アンサンブル」または「ブレンダー」と呼びます。各アルゴリズムの強みにより、他のアルゴリズムの弱みとのバランスをとります。アンサンブルモデルには多様性があるため、​一般的には個別のアルゴリズムのパフォーマンスより優れています。​DataRobot は組み合わせに最適なアルゴリズムを見つけて、各ブレンダーモデル内でのアルゴリズムの重み付けを調整します。

ステップ 7: 一対一のモデル比較

どのアルゴリズムのパフォーマンスが最も優れているかはあらかじめわかりません。そのため、使用するプログラミング言語や機械学習ライブラリに関わりなく、データを使ってさまざまなアルゴリズムの​精度とスピードを比較する必要があります。これはモデルコンテストのようなもので、最高のモデルが栄冠を勝ち取ります。DataRobot が数十種類ものモデルを構築してトレーニングし、結果を比較して、精度とスピードでモデルをランキングし、精度とスピードの効率が最も良い組み合わせを特定します。

AI の競争に関するブログ(英語)

ステップ 8: 人間にわかりやすいインサイト

過去数年間で、機械学習と AI の予測能力は大幅に進化しましたが、複雑さという代償を伴っています。モデルの精度とスピードが優れているだけでは不十分です。モデルがもたらす答えを信用​できる必要があります。また、規制の厳しい業界では、規制当局に対してモデルを正当化しなければなりません。DataRobot は、モデルによる決定を人間にもわかりやすく説明し、各モデルの精度に最も影響を与えた特徴量と、各特徴量に適したパターンを示します。DataRobot は、予測についての説明を提供して特定の予測に至った主な理由を説明することもできます。

人工知能を信用できる理由を 1 つ教えてください(英語)​

ステップ 9: 簡単なデプロイ

最近公開されたハーバードビジネスレビューの記事​(英語)では、優れた予測モデルを構築したアナリストのチームについて、トレーニングされたモデルを本番環境に直接実装するために必要なインフラがその企業になかったことから、時間とリソースの無駄になったことを指摘しています。DataRobot モデルはすべて実用可能であり、さまざまな方法で標準的なシステムハードウェアに​ デプロイできます。

DataRobot によるモデルのデプロイ(英語)

ステップ 10: モデルの監視と管理

変わり続ける状況の中で、AI アプリケーションは最新トレンドに遅れないようにする必要があります。DataRobot を使用すれば、予測を実際の結果と比較することも、新しい​モデル を最新のデータでトレーニングすることも簡単です。また、DataRobot はモデルのパフォーマンスの経時的な低下を事前に見越して特定できます。

モデルの抱えるリスクとそれが問題になる理由(英語)

機械学習の自動化を組織全体に役立てる

データサイエンティストを探し出して雇い続けることが、企業にとって AI と機械学習を導入するうえで最も難しい課題となる場合があります。機械学習の自動化によって、ビジネスアナリストやソフトウェアエンジニアが予測モデルを構築してアプリケーションに AI を組み入れることが可能になり、既存のデータサイエンティストは生産性を向上させることができるだけでなく、やりがいのある作業に集中できます。
分析の専門家

分析の専門家

実用的なハンズオントレーニングと DataRobot のワールドクラスのチームのサポートにより、ビジネス分析の専門家が短期間で AI アナリストに変わり、ビジネスの真価を高める要素を探し出してそこに集中できるようになります。

ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアは、機械学習モデルを本稼働システムに統合することで、モデルの価値を高めるために重要な役割を果たします。DataRobot は、ソフトウェアエンジニアが AI エンジニアになるために必要なトレーニング、ツール、サポートを提供します。

データサイエンティスト

データサイエンティスト

データの分割、モデルのチューニング、特徴量の選択など、モデル開発に関わる日常的な作業を自動化すれば、熟練のデータサイエンティストは従来の手作業でコーディングするアプローチを遥かに凌ぐ成果を上げることができます。DataRobot は、必要に応じてモデルをカスタマイズする柔軟性も提供します。

エグゼクティブ

エグゼクティブ

ビジネスリーダーが AI の重要性を理解しており、機械学習プロジェクトについてチームに語り、枠組みを作る方法を知っていれば、専門分野に関するすべての知識と経験を会社による AI アプリケーションの構築に活かすことができます。

DataRobot がモデル構築を変革

アルゴリズムのエコシステムの絶え間ない進化についていくのがこれまでになく簡単に

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