今回の新バージョンでは、より幅広い予測分析手法の自動化により、解決できる問題の種類が大幅に増えただけでなく、それらを解釈可能な形で提示する機能の追加を行いました。”カテゴリーB”、”カテゴリーC”、”カテゴリーD”のどこに属するのかと言った10種類までの多値の分離問題を解くことできるようになりました。”どのチャネルでのアプローチが効果的なのか?”といった問題に対応できるようになりました。]他クラス混同行列をDataRobotのUIに取り込みデータサイエンティストのみならず、ビジネスユーザーでも直感的にモデルがどのような精度を持っているのかを捉えることができます。●異常検知問題への対応(ベータ版)異常データのラベル付けが行われているデータを使った「教師あり」モデルは今までも可能でしたが、すべての異常値にラベルを貼り、検出することは時間と費用がかかる上に、これまでに発生していない”異常”には適応することができませんでした。”外れ値検出”、”新規性検出”の異常検出の問題に対応できるようになりました。異常検知の具体的な活用例として、製造業ではこれまでに一度も発生していない故障や数えるほどしか発生していない故障を検知することによって予防検知を実現できるようになります。金融業における不正取引では犯罪の高度化によって過去と同じパターンが取られず、常に最新の手法となります。そのような不正取引においても過去の取引との違いからくる異常を検知して未然に検知することができるようになります。機械学習アルゴリズムが導き出した法則(回帰係数)を手動で変更し、生成されたモデルを編集することが出来るようになりました。特定のデータ項目と予測対象に既知の関係があるが、モデルがそれを見つけ出せなかった場合や、正しい関係性を使ってもビジネス上の制約が満たされない場合などに、変更を加えることができます。保険金請求のような頻繁には発生しない事象を予測する問題において、頻度と金額を別々にモデル化することで、より高い精度を出すアルゴリズムが追加されました。・H2O、SparkMLがブループリントで動作可能に大規模なデータセットを利用する場合でも分散処理によってより速く学習することができます。・リソースモニターDataRobotシステム全体で保有するワーカー(分析エンジン)リソースの利用状況を把握することができます。ユーザー毎に専有するワーカーリソースを確認でき、システム全体のリソース分配などでご活用頂けます。]<DataRobotとは>DataRobotは世界で最も先進的なエンタープライズ機械学習プラットフォームです。機械学習プロジェクトの各ワークフローを大幅に自動化することでデータ活用を飛躍的に向上させます。データサイエンティストの知見を自動で選択します。予測モデル生成を行えます。しているため、事業への展開がスムーズに行えます。リクルートホールディングスなど様々な業界での導入実績がございます。Inc.とは>2012年に米国マサチューセッツ州ボストンにて設立。現在はアメリカのほか、日本、イギリス、ウクライナ、シンガポール、オーストリア、ベラルーシ、インド、アメリカ、インドなど世界に営業拠点を置いてビジネスを行なっており、スポーツ、金融、ヘルスケア、小売ほか、幅広い業界で採用されています。リンク関連情報https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000025592.html本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。Japan企業情報センターサービスへのお申し込みをいただく必要がございます。詳しくは以下のページをご覧ください。JapanTetsudo.com当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。広告について当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。