ML のサイクルタイムを短縮
自動化ツールを活用することで、新しいデータソースを試し、複数の問題設定で実験を行い、数千点のモデルをテストし、影響を及ぼす主な要因を特定して、本番環境での利用に最適なモデルをすばやく評価できます。
多数の ML の実験を並行して実行
データの前処理とパラメーター設定の組み合わせを数千とおりテストし、高度なテストおよび交差検定フレームワークを適用します。
インパクトを評価するインサイトを提供
生成される各モデルでは、リフトチャート、収益行列、ROC 曲線など、評価に役立つさまざまなインサイトを確認できます。
問題解決に役立つ多数のモデルを発見
DataRobot AI Platform には、Eureqa モデルなど、多数のオープンソースおよび自社開発のモデルライブラリが用意されており、アイデアの獲得や実験の実施のために利用できます。
時系列、NLP、コンピュータービジョン、マルチモーダルなどの ML の課題に対応
DataRobot AI Platform は、幅広い実験オプションと、コーディング不要またはコーディング中心のアプローチに対応したすぐに使える機能を提供します。そのため、多クラス、分類、マルチラベル、異常検知、クラスタリング、回帰、時系列予測など、一連のデータサイエンスの問題に正面から取り組むことができます。また、地理情報、テキスト、画像など、さまざまなデータ型を 1 つのモデルで使用できます。
カスタマイズ、コーディング、実験を柔軟に実行
DataRobot には豊富なモデリング方法が用意されており、完全にカスタマイズ可能なモデルの自動生成や、ホスト型ノートブックを使用してモデルを独自に構築できます。ノートブックを使用すると、カスタムモデル、学習パイプライン、タスクを作成し、実験を柔軟にコントロールできます。また、AI アクセラレーターを使用してノートブックプロジェクトの迅速な進行や、DataRobot API を活用して任意のノートブックで作業もできます。DataRobot を使うことで、コーディング中心のデータサイエンティストもローコードユーザーもストレスなくコラボレーションし、セキュリティを損なうことなくモデルを構築することが可能です。
プロトタイプをすばやく作成しすべての実験をまとめて追跡
データサイエンスのベストプラクティスと機能を活用する DataRobot は、データチームにとって強力なツールです。AI の各ユースケースに対して数十件のモデルの構築してランク付けする際に、自分で作成した前処理やアルゴリズムを使用して、特徴量エンジニアリング手順の編集やトレーニングパイプラインのカスタマイズが可能です。作成されたすべてのプロジェクトと成果物は 1 つの画面で追跡できます。そのため、ビジネスに最適なモデルを柔軟に実験、比較、構築できます。
高度な時系列予測の手法と機能
時系列予測は、数千件の系列を 1 つのプロジェクトで高精度に処理できるよう設計されており、作成するのも簡単です。DataRobot AI Platform は非常に複雑な時系列の問題を簡素化するため、異常検知、コールドスタート、不規則な系列、ナウキャスティングなど、あらゆる問題に 1 つのプロジェクトまたは数行のコードで対処できます。そのため、世界中の銀行、小売業者、医療機関、およびメーカーが、DataRobot の時系列予測を業務に採用しています。
