新機能のご紹介

DataRobot エンタープライズ AI プラットフォームの リリース 5.2 は画期的な内容となっています。新たに追加された AI カタログや MLOps、次世代の自動特徴量エンジニアリングなど、数多くの新機能が搭載されています。以下に、主な機能をいくつかご紹介します。

新機能のご紹介

特徴量エンジニアリングの自動化

関連データからの自動特徴量探索を AI により高速化
多くの場合、ビジネス価値を実現する上で最も労力と時間がかかるのが特徴量エンジニアリングです。DataRobotでは、特徴量エンジニアリングが自動化されているため、機械学習をスピーディに実施できます。このリリースから、ターゲットを説明する特徴量を複数の関連データセットから自動的に発見し抽出できるようになりました。これによって、高品質の機械学習モデルを短時間で作成でき、AI によるイノベーションを加速度的に推進できます。

AI カタログ

エンタープライズ AI のためのコラボレーション
新機能である AI カタログは、DataRobot エンタープライズ AI プラットフォームと密接に連携しています。AI カタログを活用すれば、AI プロジェクトに必要な資産の検索、理解、利用が簡単に行えます。AI カタログは一元化された正確な情報源として機能します。それにより、データエンジニア、データ管理者、データサイエンティスト、アナリストは、信頼できる機械学習資産にセルフサービスでアクセスできます。

Machine Learning Operations (MLOps)

あらゆるモデルのデプロイ、管理、制御
DataRobot MLOps は単体で利用できる新しい製品です。Python、R などの主要フレームワークおよび言語を使用して構築されたカスタムモデルをサポートします。モデルを Kubernetes にデプロイすれば、優れたパフォーマンスを発揮し、オートスケーリングの利点を生かせます。また、新しい監視エージェントと、高度なデータドリフト検出や主なモデル指標を備えた単一の監視コンソールを使用して、どこにデプロイされたモデルであっても監視できます。

Automated Time Series

高精度を実現できる新たなモデリング/スケーリング手法を追加
リリース 5.2 では、Automated Time Series に新たなモデリングおよびスケーリング方法が追加され、 引き続き簡単に高い精度を実現できます。新たに追加されたブループリントでは、系列のクラスター、系列のスケーリング、予測距離別のブレンド、階層モデリングが考慮されています。これにより、時系列予測において最も強力な方法のいくつかが自動化されました。 Automated Time Seriesを使用する

その他の新機能

お客様からのご要望を実現
リリース 5.2 では、上記の主要機能に加え、お客様からのご要望にお応えしてさまざまな機能を追加しました。たとえば、多クラスモデル用のワードクラウド、新たな残差分析、Excel 用の DataRobot アドイン、特徴量ごとの予実に対応する API などを利用できるようになりました。新機能の全リストについては、製品ドキュメントの 5.2 リリースノートのページをご確認ください。
詳細に関するお問い合わせ

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