オートパイロットモード

オートパイロットとは

オートパイロットとは、DataRobot 自動機械学習プラットフォームに組み込まれている機能です。この機能により、誰でも、データセットから機械学習モデルを開発できます。数学やアルゴリズムを深く理解し、R、Python などの複雑なプログラミング言語を学習したりする必要はありません。

DataRobot のオートパイロットを使用するには、データセットをアップロードし、さらに深いインサイトを必要としているターゲット変数を選択して、[Start(開始)]ボタンをクリックします。

機械学習のオートパイロット

オートパイロットが重要である理由

DataRobot のオートパイロット機能では、データサイエンティストだけでなく、あらゆる分析スキルレベルのユーザーが、新しいスキルセットを広範に習得することなく、精度の高い機械学習モデルを構築することができます。ガードレールとデータサイエンスのベストプラクティスが組み込まれており、ユーザーはモデリングプロセスの重要なステップを確実に実行し、信頼性の高いモデルを構築できます。オートパイロットにより、組織内の全ユーザーがインサイトを得て、データを使用して予測を行えるため、人工知能(AI)イニシアチブに参加できる人数を増やすことができます。

DataRobot + オートパイロット

ユーザーがデータセットをアップロードし、変数を選択して、[Start(開始)]をクリックすると、DataRobot のオートパイロットは次のステップを開始します。

  1. DataRobot は、特徴量の重要度という指標を計算します。これは、各特徴量とターゲットの関係の強さを測定するものです。この新しい指標は緑色のバーで示されます。バーが緑色で満たされるほど、特徴量とターゲットの関連性が高くなります。feature importance
  2. DataRobot は、ホールドアウトセットの作成、検定手法の指定、精度指標の選択など、通常はモデルの構築前にデータサイエンティストが実施する必要がある手順の多くを自動化します。時間を節約するだけでなく、高度なスキルがなくてもベストプラクティスに従えるようにするためのガードレールとしても機能します。
  3. DataRobot は、特定の課題が与えられたときに適切なパフォーマンスを実現できそうなモデルブループリントのリストを選択します。より広い範囲でソリューション候補を見つけ出し、該当課題を各候補に開示します。ブループリントは、機械学習アルゴリズムとさまざまな前処理、および特徴量エンジニアリング手順を組み合わせてモデルのパフォーマンスを強化します。

モデルの開発が完了した後、DataRobot は、精度によって自動的にランクを付け、各モデルの結果を説明する多数の解釈可能な特徴量を提供します。