MLモデル構築環境

ML の実験用データを準備

ML データの準備機能で反復作業のスピードと安全性を高めます。

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データの移動を最小化

クラウドデータウェアハウスとデータレイク全体で、データガバナンスの管理を維持します。

データのパターンとインサイトを探索

多数の有益な特徴量の探索、テスト、作成を自動化できます。

数千件の特徴量エンジニアリングを自動化

データを詳しく調べることで、ML をビジネスで活用するうえでの課題を浮き彫りにできます。

ML ユースケースに最適な特徴量を特定

最も大きなインパクトを与える特徴量をデータセットからすばやく特定し利用できます。

クラウドデータウェアハウスとデータレイクへの投資を最大限に活用

DataRobot AI Platform なら、既存のデータや投資したインフラストラクチャに ML プロセスを簡単に統合できます。

他のエコシステムとの統合の詳細はこちら

ML データの準備を効率化

データにシグナルがあるかどうかを判断するには、迅速かつ安全に実験を行う必要があります。DataRobot のデータ準備と品質評価はまさにそれを可能にするよう設計されており、プロトタイプとモデルの構築を迅速かつ大規模に行えます。これにより、欠損データへの対処やデータの統合などといったデータクリーンアップに伴う面倒な作業が自動化され、数週間とはいかなくても、数時間の短縮が可能になります。

複数のデータセットから新しい特徴量を探索

特徴量エンジニアリングパイプラインを自動化できます。具体的には、さまざまなデータソース内の複雑なデータスキーマやデータセットから、機械学習モデルにとって重要な特徴量を新たに何百も自動的に検出、テスト、作成できます。そのため、手動による大量の反復作業を行うことなく、モデルの精度を高めることができます。

ガバナンスを損なわず特徴量エンジニアリングのパイプラインを自動化

DataRobot では、特徴量エンジニアリングの時間のかかる反復作業をモデルブループリントで自動化できるため、データソースからモデルに至るまで、データ処理の詳細を系統立てて確認できます。また、必要に応じてブループリントを拡張、カスタマイズ、調整できます。欠損値の補完、データの標準化、テキスト作成、画像埋め込みなどに対応した幅広いアルゴリズムライブラリが用意されているため、特徴量エンジニアリングの手順を、オープンソースや自社開発のさまざまな ML アルゴリズムにインテリジェントに対応させることができます。

バージョン管理とリネージの効率化

データソースの特徴量をはじめ、プロジェクト、実験、データセットを総合的に追跡できます。DataRobot では、予測の「最終処理」で常にプロジェクトのトレーニングデータとスコアリングデータに自動接続されるため、制御された本番環境データパイプラインの最初のステップとの適応性が確保され、データ処理の詳細を系統立てて確認できます。

特徴量ストアにあるインパクトの大きい特徴量を活用

DataRobot で自動的に構築した関連性の高い特徴量を既存の特徴量ストアに格納し、組織全体で登録、探索、使用、共有できます。

スピード、インパクト、スケールを実現できる DataRobot を世界中の企業が信頼

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AI をビジョンからバリューへ

バリュー・ドリブンAIのアプローチによって、短期間でインパクトをもたらす方法をご紹介します。