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Continuous AI

外部環境に左右されずに、実稼働モデルを最高のパフォーマンスに保つための自動化戦略

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将来の出来事に対応できるモデル

このところの新型コロナウイルス(COVID-19)感染拡大のような予期せぬ出来事により、システム、プロセス、モデルが一瞬にして機能しなくなる可能性が明らかになりました。しかし、DataRobot MLOps と、Continuous AI を使用すれば、すべての実稼働モデルを自動的に管理し、現実世界の混乱に関係なく、最高のパフォーマンスを維持できます。

Continuous AI で複数の MLOps 戦略を作成することで、選択したスケジュールに基づいて、または精度の低下やデータドリフトなどのイベントが発生したときに、実稼働モデルを更新できます。さらに、Continuous AI と DataRobot が世界に誇る Automated Machine Learning(AutoML)の各機能を併用すれば、推奨される新しいチャレンジャーモデルを自動的に作成できます。このような戦略を組み合わせることで、可能な限り正確でタイムリーな予測をいつでも行えるようなります。

ビデオは英語です

あらゆる可能性を想定した戦略の設定

Continuous AI によって再トレーニングポリシーを複数作成することで、万全の対策ができます。ポリシーは、スケジュールに基づいて設定することも、データドリフトや精度の低下など特定のイベントをトリガーにして設定することもできます。Continuous AI は、現実世界で起こりうるあらゆるシナリオからモデルを保護し、外部環境に左右されずに AI ドリブンな最善の意思決定を常に行えるようにします。

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お客様に合わせて生成される、世界トップレベルのチャレンジャーモデル

チャレンジャーモデルは、優秀なデータサイエンティストが独自に作成したものを利用することも、DataRobot AutoML で作成することもできます。DataRobot のモデルライブラリにはオープンソース、自社開発を問わず膨大な数のモデルがあります。従来のツリーベースのモデル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、必要なものがすべて揃っており、新規リリースのたびに多くのモデルが追加されています。現時点で最高のモデリング手法を駆使して、実稼働モデルに対するチャレンジャーモデルを作成してみましょう。

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ガバナンスと管理による継続的な改善

Continuous AI は、MLOps 製品で確立され、厳格に管理されているガバナンスフレームワーク内で動作します。これにより、既存のガバナンスポリシーや、きちんと管理された承認ワークフローを通さずに、実稼働モデルが更新または交換されることはありません。

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