Automated Machine Learning
Automated Machine Learning
DataRobot は、2013 年に機械学習の自動化を開発しました。それ以降、140 万時間以上を費やして、この市場をリードする製品にエンジニアリングのイノベーションを取り入れてきました。データサイエンスワークフローの一部しか自動化できない他社のツールとは異なり、DataRobot の機械学習の自動化製品では、強力な AI アプリケーションを大規模に構築、デプロイ、維持するために必要なあらゆるステップを自動化できます。
経験豊富なデータサイエンスチームが、最新のオープンソース機械学習アルゴリズムを絶えずプラットフォームに追加しています。さらに、各アルゴリズムのデータの前処理、特徴量エンジニアリング、パラメーターのチューニングを自動的に最適化する独自のブループリントも利用できます。DataRobot は、AI の各ユースケースに対して多数のモデルを構築してランク付けし、デプロイに最適なモデルを推奨します。その後、本番環境のすべてのモデルを監視して、常に AI が可能な限り最適な状態となるようにします。
また、データサイエンティストは、オープンソースの効果的なアルゴリズムが実装された最大規模のライブラリを利用して、時間のかかる反復タスクを自動化できるため、AI による価値創造に集中できるようになります。さらに、強力な機能を得たシチズンデータサイエンティストは、独自の専門知識を生かして機械学習モデルを構築し、AI を最大限活用することができます。
AI の加速化
既存のデータサイエンティストの生産性を向上させるとともに、シチズンデータサイエンティストに権限を与えることで AI の能力を高めます。DataRobot は、最新かつ最も効果的なオープンソースのライブラリを、データサイエンティストが使用するステップや高度な手法すべてを自動化する強力なブループリントに組み込んでいます。また、すべてのステップに組み込まれたガードレールによって、ベストプラクティスを一貫して実践できます。
直感的な AI
データの処理方法、エンジニアリングされた特徴量、使用されたアルゴリズムなど、モデル構築プロセスすべてのステップに関する詳細を表示します。また、モデルの結果に最も大きな影響を与えているデータを容易に特定できます。さらに、モデルが行うすべての予測について、ユーザーにわかりやすく説明します。このため、重要なビジネス上の決定を下す際に、かつてないレベルの確信を持てます。
本番環境での AI
ワンクリックでモデルを本番環境に導入し、機械学習を運用可能にして拡張します。API エンドポイントへのデプロイ、Hadoop への公開、スコアリングコードのダウンロード、UI を使用した一括予測の取得、柔軟性の向上などを実現できます。さらに、デプロイされたモデルのサービスヘルスおよび正確性を監視し、サービスを中断することなく、更新されたバージョンにモデルを置き換えます。
エンタープライズ AI
企業向けに構築されたプラットフォームで AI を最大限に活用します。オンプレミス AI クラスター、プライベート AI クラウド、マネージド AI クラウド（SaaS）のいずれかを導入でき、一般的なエンタープライズセキュリティポリシーおよび IT 標準規格をサポートしているため、価値実現までのあらゆるステップを自信を持って進めることができます。
機械学習自動化の活用事例
Lenovo 社は世界有数のテクノロジー企業です。全世界でコンピューター、ノートPCおよびアクセサリを販売し、その売上は年間450億ドルを超えています。中国の多国籍企業である同社は、ブラジルを主要な新興市場の 1 つと考えています。
DataRobot の利用で Lenovo 社は高い精度で販売数量を予測できるようになり、ブラジルの B2C 市場においてノート PC 販売シェアでトップに立ちました。これ以外にも進行中の機械学習プロジェクトは多数あり、Rodrigo Bertin 氏はチームのメンバーとともに機械学習の自動化を活用して、目の前に広がるブラジルの巨大市場を手中に収めようとしています。
意思決定をより積極的かつ正確に行えるようになったことが、最大の導入効果です。