機械学習モデル

機械学習モデルとは

統計的モデルと数学的モデルは、記述分析から予測分析、さらには処方的分析まで幅広い用途で使用されます。機械学習でモデルを開発する目的は、データから​インサイト​を抽出し、より良い意思決定に利用することです。​アルゴリズム​モデルにより、​​トレーニング​​データに基づいて、どの結果がより​ターゲット​変数に当てはまる可能性があるかを判断します。アルゴリズムモデルは関係性の表現を構築し、データセット内のすべての​特徴量​間のパターンを導き出します。それを将来的に収集する類似データに適用して、パターンや関係に基づいて判断を下すことができます。建築モデルよりも抽象的ですが、より大きな像から本質を抽出した表現という考え方は同じです。

機械学習モデルが重要である理由

モデルはデータ分析の基礎となるものです。モデルがなければ、単純な計算（1+2=3）だけに限定されてしまいます。統計的モデルがなければ、変数間の関係を判断する方法がなくなり、機械学習モデルがなければ、履歴データから関係を見つけ出し、インサイトを得ることができなくなります。

機械学習モデル + DataRobot

DataRobot の​自動機械学習​​プラットフォームには、トップクラスのデータサイエンティストが考案したモデリング手法が組み込まれており、ボタンクリック 1•つで何十もの機械学習モデルを自動的に生成できます。これにより、データサイエンスの専門知識がなくても、ビジネスの収益に対して目に見える効果をもたらす実用的な機械学習モデルを誰もが構築できます。

DataRobot プラットフォームでは、「​モデルブループリント​​」と呼ばれるメタモデルが実行されます。モデルブループリントには、データの前処理、​特徴量エンジニアリング​​、後処理の各ステップの組み合わせに加えて、機械学習のアルゴリズムも含まれます。モデルブループリントを使用することで、データをより適切に把握できるようになり、目に見えるビジネス価値をもたらすより的確な意思決定が可能になります。さらに、このプラットフォームには、世界最高レベルのデータサイエンティストが考案したガードレールとベストプラクティスが組み込まれているため、可能な限り​正確​​かつ実用的なモデルが実現します。

DataRobot•は、作成される機械学習モデルの解釈可能性​を高めるツールも提供しています。ユーザーは、それらモデルを本稼働環境に​​デプロイする​​かどうかを最終判断する人に対し、モデルの結果から得られたインサイトをより簡単に伝達できます。