Text AI
さまざまな言語のテキストデータを活用すれば、AI が行間を読み取り、ビジネスに役立つインサイトをさらに抽出できるようになります。
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次世代の Text AI
言語の種類に関わらず、手持ちのテキストデータを活用することで、運用を効率化し、インサイトを獲得し、組織のために AI からより多くの価値を引き出すことができます。DataRobot AI Cloud では、データサイエンスのベストプラクティスとツールが、すぐに使える強力な機能に組み込まれているため、テキストモデルを次のレベルに引き上げることができます。
ユーザーは、テキストデータを DataRobot AI Cloud プラットフォームにドラッグアンドドロップすれば、数回のクリック操作でテキストベースのモデルを構築、デプロイ、監視、管理できます。Text AI では、見出し語認定、語幹抽出、要約抽出、固有表現抽出など、さまざまなオプションを利用して、単語分割や単語埋め込みを完全にコントロールできます。
多様な言語とデータ
DataRobot は、英語、フランス語、ドイツ語、日本語など、さまざまな言語から学習することができます。また Text AI が、データセット内でテキストデータを他のさまざまな特徴量のデータ型と組み合わせられるようにします。これには、数値、カテゴリー、日付、画像、地理空間、時系列、リレーショナルといった特徴量のデータ型が含まれます。ユーザーは、多様なデータ型を使用して、これまでよりはるかに広い視点を既存の AI モデルに提供できます。
より少ない労力でより多くの価値を迅速に生み出す
実験用のさまざまなオプションを使用して、分類、マルチラベル分類、異常検知、クラスタリング、予測、連続値などデータサイエンスの幅広い問題に、ノーコード、ローコード、またはフルコードで簡単に対応できます。ユーザーはビジネスケースの解決に集中でき、テキストの特徴量化という中間的で技術的な問題の解決に時間を取られることがなくなります。高価なインフラストラクチャのプロビジョニングを行ったり、ディープラーニングのエキスパートになったりする必要もありません。ベストプラクティスをすぐに活用し、ワンクリックまたは 1 行のコードでデプロイできます。
構築と説明が簡単
Composable ML では、独自のテキスト特徴量化機能やテキストモデリングアルゴリズムを AI Cloud プラットフォームに組み込んで、お客様自身の専門知識を取り入れたモデルを構築できます。Text AI では、Composable ML 経由で利用できる事前トレーニング済み変換機能が複数用意されています。このタスクを既存のブループリントに追加することで、新しいトレーニングパイプラインを構築できます。DataRobot AI Cloud にはモデル説明ツールが組み込まれており、モデルおよび予測単位で利用できます。さらに、ワードクラウドの可視化機能を使って、特定の単語がモデルの意思決定に与える影響を把握することもできます。
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