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新機能のご紹介

パワフルな Visual AI 機能や新しい AI アプリケーションを利用できるほか、ML Ops の機能強化により、本番環境で AI のスケーリングが可能になりました。DataRobot Release 6.0 は、エンドツーエンドのエンタープライズ AI を次のレベルに引き上げます。ここでは、本リリースの内容を一部ご紹介します。

Automated Machine Learning 向け Visual AI

AI による全体像把握を支援
Release 6.0 では、Automated Machine Learning に画期的な新機能が追加されました。Visual AI では、表形式やテキストベースのデータタイプに加えて、画像データを機械学習モデルに簡単に組み込むことができます。これにより、 DataRobot のユーザビリティ、ワークフロー、ビジュアル、その他の 使い慣れたUI 機能をそのまま利用して、コンピュータービジョンからすぐに価値を得ることができます。
まずは Visual AI のページをご確認ください。

AI アプリケーション

AI の価値を引き出す
主要な意思決定者が AI の変革力を上手に活用できている組織は少数にとどまっています。Release6.0 では、どのような機械学習モデルでも AI アプリケーションに変えることができ、ビジネスユーザーやデータサイエンティストなど、エコシステムの誰もが作成元のモデルの予測インサイトを活用できます。AI アプリケーションでは、さまざまなシナリオを試して結果を予測できるため、それらデータを考慮した上で意思決定を行うことが可能です。
まずは AI アプリケーションのページをご確認ください。

ディープラーニングの自動化

ディープラーニングのハードルを下げ、民主化
Release 6.0では、ディープラーニング機能を大幅に強化し、新しい Keras ベースのモデルフレームワークを導入しました。表形式およびテキストデータ用の新しいブループリント、画像用に最適化された新しいモデル、時系列ユースケース用の LSTM/RNN モデルが用意されています。また、ネットワーク内の各層の詳細を表示するニューラルネットワーク・ビジュアライザーも新たに構築しました。DataRobotのモデルは、実際のデータで徹底的にテストされており、数回クリックするだけで簡単に構築・デプロイできます。また、GPUによるハードウェアアクセラレーションは不要であるため、すでにあるインフラストラクチャを利用することができます。

Paxata

機械学習のための AI 支援データプレパレーション
Release 6.0 では、Paxata の AI支援データプレパレーション・ソリューションが DataRobot の AI カタログとシームレスに連携しています。経験の浅いユーザーでもエキスパートユーザーでも、機械学習モデルのトレーニングやデプロイ、本番環境のデータパイプラインのために、データを迅速に探索、クリーニング、結合、整形することができます。ガバナンスとセキュリティを十分確保した上でデータソース、データセット、レシピを連携、再利用、共有できるため、データサイエンスチームは、常に組織の方針に沿って作業を進められます。
まずは DataRobot Paxata のページをご確認ください。

ML Ops

AI を本番環境で活用する
多くのデータサイエンスプロジェクトが、運用化の段階まで進んでいないため、価値を生み出すことができていません。DataRobot MLOps を利用すれば、本番環境での機械学習モデルのデプロイ、監視、管理が可能です。ML Ops には、あらかじめパッケージ化されたモデル環境が含まれているので、(Python や R などの言語で記述した)モデルファイルをドラッグ&ドロップして Kubernetes にデプロイすることができます。また、今回のリリースから、主要なクラウドストレージプロバイダーと連携した無制限のバッチスコアリングによって大規模なスケーリングが可能になりました。さらに、ML Opsの監視エージェントによって、ほぼすべての環境にデプロイされたモデルから指標を取得できます。
まずは DataRobot ML Ops のページをご確認ください。

Automated Time Series

目的を強く意識した予測
DataRobot Automated Times Series では、非常に柔軟かつ妥協のない時系列予測を行うことができます。Automated Time Series は新たなディープラーニング技術を採用しました。それにより、予測における従来の障壁が解消され、大規模な複数系列アプリケーションを簡単に操作できるようになりました。また、月内周期性とゼロ過剰に自動的に対応するため、非常に正確な予測を作成することができます。
まずは DataRobot Automated Time Series をご確認ください。


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