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新機能のご紹介

DataRobotは定期的にアップデートを行っています。最新の改善点や新機能についてはこちらをご確認ください。

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DataRobot 6.3

リリース日: 2020/12/15

DataRobot リリース 6.3 が新登場。ご要望の多かった機能が惜しみなく搭載されました。Automated Machine Learning(AutoML)にバイアスと公平性のテストが追加され、MLOps にポータブル予測サーバーが導入されました。また、Automated Time Series では特徴量の系統の可視化、ディープラーニングブループリントの新規追加、祝日カレンダーの事前ロードなど、多くの機能強化を行ったことで、すべての時系列モデルについて、より深いインサイトの取得と、よりわかりやすい説明が可能になりました。

バイアスと公平性の自動テスト

価値観を共有する AI。信頼できる AI を構築するためには、AI が常にユーザーと同じ倫理観と価値観を持つことが重要です。DataRobot リリース 6.3 で新たに提供されるバイアスと公平性のテストでは、データセット内の保護された特徴量にフラグを立てることができ、それに従って、ユースケースの詳細に合った最適な公平性基準を選択できます。モデルが構築されたら、視覚的に表現されたインサイトによって、選択したバイアスと公平性のテストの結果が示されます。バイアスが見つかった場合は、クラス間のデータの相違ツールを使用することで、根本原因を分析し、データ内のバイアスの発生源を診断できます。最終的にはデータの収集または処理におけるバイアスの軽減方法が提示されます。

bias and fairness
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DataRobot 6.2

リリース日: 2020/09/14

DataRobot リリース 6.2 の提供を開始しました。AI によりデータを価値に変えるまでのすべてのステップについて革新的な機能が数多く搭載されています。このリリースには、さらに進化した特徴量探索、精度を最大限に高めるための包括的なオートパイロットモード、異常評価のインサイト、MLOps での承認ワークフローによるガバナンスなどの機能が含まれています。

さらに進化した特徴量探索

生のデータから予測のシグナルをキャッチ

リリース 6.2 では、自動特徴量探索機能がさらに進化しました。データセット間の関係性を定義するワークフローを強化し、より直感的に使用できるようになりました。複数のデータセットを選択したり、すべての関係を一度に定義、変更、視覚化したりすることができます。また、特徴量探索の透明性が向上しました。ログにアクセスことで、どのような特徴量が探索され、破棄され、また生成されたかを確認することができます。さらに、特徴量探索プロセスで得られたすべての値を含む、完全なトレーニングデータセットをダウンロードすることも可能です。

DataRobot 6.2 についてもっと詳しく