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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 7.1

リリース日: 2021/08/02

2021 年は折り返し地点を過ぎたところですが、早くも今年 2 回目のメジャーリリースを発表できることを嬉しく思います。今回のリリースでは、Automated Machine Learning(AutoML)自動特徴量探索Snowflake が​標準で連携し、データ処理を Snowflake に、プッシュダウンできるようにました。また、Automated Time Series では、DataRobot 独自の予測モデルである Eureqa の機能が強化されました。
これらは今回のリリースのほんの一部です。ご興味をお持ちいただけましたら、リリース 7.1 をぜひお試しください。

AI レポートの自動作成

AI プロジェクトのための信頼できるインサイト。AI レポートを自動で作成できるようになりました。AI レポートは、モデリングプロジェクトで得られた最も重要な知見を、関係者がすぐに利用できる形式でまとめたものです。数回クリックするだけで、AI プロジェクトの包括的な概要を入手できます。このレポートはで、予測の速度(スピード)や交差検定のスコアなど、パフォーマンス最上位モデルの精度に関するインサイトが得られます。また、パフォーマンス最上位モデルの特徴量のインパクトを示すヒストグラムから解釈可能性に関するインサイトを取得することもできます。AI レポートに出力されるモデルの詳細説明、パフォーマンス指標、および倫理についてのインサイトを利用すれば、AI プロジェクトに対する全体的な信頼を確立し、主要な関係者向けに価値を証明するのに役立ちます。

自動特徴量探索と Snowflake のプッシュダウン連携

データクラウドの活用。DataRobot AutoML の自動特徴量探索では Snowflake とのプッシュダウン連携が標準でサポートされるようになりました。組織全体への AI の導入には大きなハードルがありますが、DataRobot の特徴量探索を利用して特徴量エンジニアリングを自動化することで、導入までのプロセスを効率化できます。この機能では、関連する複数のデータセットから、機械学習モデルにとって重要な特徴量を新たに発見および作成することができます。本リリースによりこの機能と Snowflake が緊密に連携するようになったことで、すべての処理がデータクラウドに確実にプッシュダウンされ、新しいモデル特徴量をより速く、正確に、コスト効率よく計算できるようになりました。特徴量探索はデータサイエンスで最も影響力が強く重要なタスクの 1 つですが、Snowflake と DataRobot 共通のお客様は、これを自動化する高度なサービスのメリットを享受できます。

Snowflake に保存されたデータからさらに多くの特徴量を生成する もっと詳しく 時系列の Eureqa モデルを強化

画期的な DataRobot Eureqa モデルをオートパイロットで実行。DataRobot Automated Time Series では、リリース 7.1 より、他に類を見ない Eureqa 予測モデルを通常のオートパイロットプロセスの中で実行できるようになりました。DataRobot の強力な Eureqa モデルは、遺伝的アルゴリズムによってさまざまな分析表現を学習済みのデータに当てはめ、機械学習モデルとして数学的な公式を返すことができる、という考えに基づいています。Eureqa モデルは人間が解読可能な分析表現を返すので、各分野の専門家がレビューおよび理解する上で最大限の透明性が確保されています。これは、ツリーベース、連続値、ディープラーニングなど従来の教師あり機械学習モデルとは根本的に異なるアプローチです。DataRobot のアプローチががメディア等で専門家に取り上げられた件数は 800 を超えており、金融から神経科学に至るさまざまな企業のユースケース(活用方法)に効果的に導入されています。

Eureqa で時間認識モデリングを再構築する もっと詳しく 今後さらに多くの機能を追加する予定です。ご期待ください。

もちろん、リリース 7.1 には上記以外にもさまざまな機能が搭載されています。製品リリースセンターで新機能や改善された機能をすべてご紹介していきますので、ぜひご確認ください。先日開催した AI Experience 2021 では、Composable ML、Bias and Fairness Monitoring、Continuous AI をご紹介しました。これらの画期的な製品強化は今年後半に予定され、それによって DataRobot のプラットフォームはさらに強固なものとなり、お客様にいっそう大きな価値をお届けできるでしょう。

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DataRobot 7.0

リリース日: 2021/03/16

2021 年最初のリリースについてご紹介します。DataRobot リリース 7.0 では、人気の高い既存製品すべてで機能強化を実施したことで、DataRobot のプラットフォーム全体が革新的に進化しました。Data Prep ではスコアリングツールが改善され、Visual AI に画像オーグメンテーション機能が追加されました。また、AutoMLAutoTS にカスタマイズ可能なコンプライアンスレポートが導入されたほか、DataRobot 以外のモデルとの比較が簡単にできる機能も追加されました。MLOps では、構築に使用された言語やフレームワーク、デプロイ先の環境を問わず、あらゆるモデルにチャレンジャーモデルを設定できるようになりました。この新しいリリースの主な機能は次のとおりです。

強化された予測準備

データのスコアリングで最高クラスの柔軟性を実現。DataRobot のセルフサービス型データ準備が、リリース 7.0 でさらにパワフルになりました。モデルトレーニング用のデータを迅速かつ簡単に準備できるだけではありません。視覚的なデータ準備機能を使って、モデル構築後に新しいデータをスコアリングし、あらゆる用途にデータを使用できます。DataRobot のデータ準備ツールはエンドツーエンドの AI プラットフォーム内でシームレスに動作するため、誰でも信じられないほど簡単に、どんなデプロイ済みモデルからでもスコアリングデータを取得できます。これにより、スコアリングデータを本稼働環境のデータパイプラインに統合したり、オンプレミスやクラウドで一般的に使用される多種多様なエンタープライズデータソースに書き出したりすることができます。すべてのスコアリングデータがインテリジェントにキャッシュされるため、ダウンストリームアプリケーションでは高速でのデータ読み出しが可能です。また、すべての予測について SHAP ベースと XEMP ベースの両方の説明を取得できるため、完全な透明性と AI の信頼性を確保できます。

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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
DataRobot 6.3 についてもっと詳しく

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