DataRobot:エンタープライズ自動機械学習プラットフォーム

DataRobot機械学習

数年前、昇給によって従業員の解約、トレーニングコスト、生産性、および全体的な従業員のモラルが低下するかどうかを予測するために、会社の大規模な財務分析を行う必要がありました。 複数のモデルを数週間実行してテストしたことを覚えていますが、すべて節約できると結論付けています。 私のディレクターはすごい人で、数百人の従業員の賃金を上げることに決める前に、もう一度戻って確認するように頼まれました。 私は戻って番号を再度実行しました…同じ結果で。

私はディレクターにモデルを説明しました。 彼は見上げて、「これにあなたの仕事を賭けますか?」と尋ねました…彼は真剣でした。 "はい。" その後、従業員の最低賃金を引き上げ、年間を通じてコスト削減をXNUMX倍にしました。 私のモデルは正しい答えを予測しましたが、全体的な影響についてはかなり遠いものでした。 当時、MicrosoftAccessとExcelを考えると、それが最善の方法でした。

今日利用できるコンピューティング能力と機械学習機能があれば、数秒で答えが得られ、エラーを最小限に抑えてコスト削減を正確に予測できたでしょう。 DataRobot 奇跡にほかなりませんでした。

DataRobotはモデリングのライフサイクル全体を自動化し、ユーザーが非常に正確な予測モデルをすばやく簡単に構築できるようにします。 必要な要素は好奇心とデータだけです—コーディングと機械学習のスキルは完全にオプションです!

DataRobotは、データサイエンスの見習い、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、エグゼクティブ、ソフトウェアエンジニア、ITプロフェッショナルがデータモデルをすばやく簡単に作成、テスト、改善するためのプラットフォームです。 概要ビデオは次のとおりです。

DataRobotを利用するプロセスは簡単です。

  1. データを取り込む
  2. ターゲット変数を選択します
  3. ワンクリックで数百のモデルを構築
  4. トップモデルを探索し、洞察を得る
  5. 最適なモデルを展開して予測を行う

DataRobotによると、その利点は次のとおりです。

  • 正確さ –自動化と速度は通常、品質を犠牲にしてもたらされますが、DataRobotはこれらすべての面で独自に提供します。 DataRobotは、アルゴリズム、データ前処理ステップ、変換、機能、チューニングパラメータの何百万もの組み合わせを自動的に検索して、データに最適な機械学習モデルを探します。 各モデルは一意であり、特定のデータセットと予測ターゲットに合わせて微調整されています。
  • 速度 – DataRobotは、機械学習モデルを探索、構築、調整するために、数百または数千もの強力なサーバーに拡張できる超並列モデリングエンジンを備えています。 大規模なデータセット? 幅広いデータセット? 問題ない。 モデリングの速度とスケーラビリティは、DataRobotが自由に使用できる計算リソースによってのみ制限されます。 このすべての力で、以前は数か月かかっていた作業が、今ではわずか数時間で完了します。
  • 使いやすさ –直感的なWebベースのインターフェイスにより、スキルレベルや機械学習の経験に関係なく、誰でも非常に強力なプラットフォームを操作できます。 ユーザーはドラッグアンドドロップしてからDataRobotにすべての作業を任せるか、プラットフォームによる評価のために独自のモデルを作成することができます。 ModelX-RayやFeatureImpactなどの組み込みの視覚化により、ビジネスに関する最も深い洞察とまったく新しい理解が得られます。
  • エコシステム– 機械学習アルゴリズムの成長するエコシステムに追いつくことは、これほど簡単ではありませんでした。 DataRobotは、R、Python、H20、Spark、およびその他のソースからの多様でクラス最高のアルゴリズムの膨大なセットを絶えず拡張しており、ユーザーに予測課題に最適な分析ツールのセットを提供しています。 [スタート]ボタンをクリックするだけで、ユーザーはこれまで使用したことのない、または慣れていない可能性のある手法を展開できます。
  • 迅速な展開– 最良の予測モデルは、ビジネス内で迅速に運用されない限り、組織的な価値はほとんどまたはまったくありません。 DataRobotを使用すると、予測用のモデルのデプロイをマウスを数回クリックするだけで実行できます。 それだけでなく、DataRobotによって構築されたすべてのモデルはREST APIエンドポイントを公開しているため、最新のエンタープライズアプリケーションに簡単に統合できます。 組織は、スコアリングコードを記述して基盤となるインフラストラクチャを処理するために数か月待つ代わりに、機械学習から数分でビジネス価値を引き出すことができるようになりました。
  • エンタープライズグレード –機械学習は、増え続けるビジネスプロセスに影響を与えるため、セキュリティ、プライバシー、ビジネス継続性の保護を最小限に抑えた開発者向けツールとして扱うことはもはやオプションではありません。 実際、モデルを構築および展開するためのプラットフォームが強化され、信頼され、組織内のテクノロジーのエコシステムとうまく統合されることが重要です。

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