開発したテクノロジーであり、人工知能(AI)アプリケーションや機械学習アプリケーションの開発に必要な多くの作業を自動化します。世界トップクラスのデータサイエンティストの専門知識が組み込まれています。任せることができます。機械学習の自動化は、人間とコンピューター両方の強みをいかしています。人間は、コミュニケーションやエンゲージメント、コンテキスト、一般的な知識、さらに創造性や共感性という点で優れています。コンピューターやソフトウェアシステムは、反復的な作業、演算、データ操作、並列処理に最適であり、複雑なソリューションをやり遂げる性能と速度があります。簡単に言うと、機械学習の自動化とは次のようなものです。アルゴリズムが決定を下す方法や、データからパターンの変化が推定された場合にモデルを再トレーニングする方法について、人間にとってわかりやすく、簡単に解釈できる説明を提供します。機械学習の自動化は、高度な機械学習モデルを構築する力を備えた新しい「シチズンデータサイエンティスト」を生み出します。コーディングを習得したり、特定のアルゴリズムをいつどのように適用すべきかを理解したりする必要はありません。モデル構築プロセスでの反復的な手順が自動化されるため、データサイエンティストの生産性が向上し、モデルの選定や微調整に専門知識を活用できるようになります。ステップ機械学習の自動化は、従来のデータサイエンスプロセスで必要となる手作業の大部分を置き換えますが、完全に自動化された機械学習ソリューションとなるには、次の主な要件をすべて満たしている必要があります。ステップすべてに対応する業界初で唯一の機械学習プラットフォームです。機械学習アルゴリズム​​の機能はどれも異なり、データの要件もさまざまです。一部のアルゴリズムでは数値の特徴量を正規化する必要がありますが、その必要のないアルゴリズムもあります。それぞれのアルゴリズムのパフォーマンスを最適化するために必要な特定の形式に未加工データを変換してから、データ分割のベストプラクティスに従います。2:特徴量エンジニアリング特徴量エンジニアリング​​とは、データに変更を加えて機械学習アルゴリズムの機能を支援するプロセスであり、一般的には時間とコストがかかります。既存の数値、カテゴリ、テキストの特徴量から新しい特徴量を作成します。追加の特徴量エンジニアリングを活用できるアルゴリズムと活用できないアルゴリズムを認識しており、データの特性に基づいて有意義な特徴量のみを生成します。3:多様なアルゴリズムそれぞれのデータセットには、ビジネスの特徴を反映する独自の情報が含まれています。つのアルゴリズムで解決することはできません。関する課題に最適なアルゴリズムを特定できます。数百種類ものアルゴリズムを手軽に活用できるのは素晴らしいことですが、多くの場合、ユーザーには自社のデータでそれぞれのアルゴリズムをテストする時間がありません。そのデータに適していないアルゴリズムもあれば、データサイズに適していないアルゴリズムや、そのデータに適合する可能性が極めて低いアルゴリズムもあります。ユーザーのデータに適合するアルゴリズムのみを実行します。5:トレーニングとチューニング機械学習ソフトウェアでは、ユーザーのデータでモデルをトレーニングするのが一般的です。力ずくではなく、ハイパーパラメーターをスマートにチューニングすることでこのステップをさらに進化させました。プラットフォームは、使用すべき特徴量と不要な特徴量、さまざまなアルゴリズムに最適な特徴量選択方法を熟知しています。6:アンサンブルデータサイエンスの用語で、推定される結果についての多数決に参加する一群のアルゴリズムを「アンサンブル」または「ブレンダー」と呼びます。各アルゴリズムの強みにより、他のアルゴリズムの弱みとのバランスをとります。アンサンブルモデルには多様性があるため、​一般的には個別のアルゴリズムのパフォーマンスより優れています。組み合わせに最適なアルゴリズムを見つけて、各ブレンダーモデル内でのアルゴリズムの重み付けを調整します。7:一対一のモデル比較どのアルゴリズムのパフォーマンスが最も優れているかはあらかじめわかりません。そのため、使用するプログラミング言語や機械学習ライブラリに関わりなく、データを使ってさまざまなアルゴリズムの​精度とスピードを比較する必要があります。これはモデルコンテストのようなもので、最高のモデルが栄冠を勝ち取ります。数十種類ものモデルを構築してトレーニングし、結果を比較して、精度とスピードでモデルをランキングし、精度とスピードの効率が最も良い組み合わせを特定します。予測能力は大幅に進化しましたが、複雑さという代償を伴っています。モデルの精度とスピードが優れているだけでは不十分です。モデルがもたらす答えを信用​できる必要があります。規制の厳しい業界では、規制当局に対してモデルを正当化しなければなりません。モデルによる決定を人間にもわかりやすく説明し、各モデルの精度に最も影響を与えた特徴量と、各特徴量に適したパターンを示します。予測についての説明を提供して特定の予測に至った主な理由を説明することもできます。9:簡単なデプロイ最近公開されたハーバードビジネスレビューの記事​(英語)では、優れた予測モデルを構築したアナリストのチームについて、トレーニングされたモデルを本番環境に直接実装するために必要なインフラがその企業になかったことから、時間とリソースの無駄になったことを指摘しています。アプリケーションは最新トレンドに遅れないようにする必要があります。最新のデータでトレーニングすることも簡単です。モデルのパフォーマンスの経時的な低下を事前に見越して特定できます。機械学習アルゴリズム​​の機能はどれも異なり、データの要件もさまざまです。一部のアルゴリズムでは数値の特徴量を正規化する必要がありますが、その必要のないアルゴリズムもあります。それぞれのアルゴリズムのパフォーマンスを最適化するために必要な特定の形式に未加工データを変換してから、データ分割のベストプラクティスに従います。特徴量エンジニアリング特徴量エンジニアリング​​とは、データに変更を加えて機械学習アルゴリズムの機能を支援するプロセスであり、一般的には時間とコストがかかります。既存の数値、カテゴリ、テキストの特徴量から新しい特徴量を作成します。追加の特徴量エンジニアリングを活用できるアルゴリズムと活用できないアルゴリズムを認識しており、データの特性に基づいて有意義な特徴量のみを生成します。多様なアルゴリズムそれぞれのデータセットには、ビジネスの特徴を反映する独自の情報が含まれています。つのアルゴリズムで解決することはできません。関する課題に最適なアルゴリズムを特定できます。数百種類ものアルゴリズムを手軽に活用できるのは素晴らしいことですが、多くの場合、ユーザーには自社のデータでそれぞれのアルゴリズムをテストする時間がありません。そのデータに適していないアルゴリズムもあれば、データサイズに適していないアルゴリズムや、そのデータに適合する可能性が極めて低いアルゴリズムもあります。ユーザーのデータに適合するアルゴリズムのみを実行します。トレーニングとチューニング機械学習ソフトウェアでは、ユーザーのデータでモデルをトレーニングするのが一般的です。力ずくではなく、ハイパーパラメーターをスマートにチューニングすることでこのステップをさらに進化させました。プラットフォームは、使用すべき特徴量と不要な特徴量、さまざまなアルゴリズムに最適な特徴量選択方法を熟知しています。アンサンブルデータサイエンスの用語で、推定される結果についての多数決に参加する一群のアルゴリズムを「アンサンブル」または「ブレンダー」と呼びます。各アルゴリズムの強みにより、他のアルゴリズムの弱みとのバランスをとります。アンサンブルモデルには多様性があるため、​一般的には個別のアルゴリズムのパフォーマンスより優れています。組み合わせに最適なアルゴリズムを見つけて、各ブレンダーモデル内でのアルゴリズムの重み付けを調整します。一対一のモデル比較どのアルゴリズムのパフォーマンスが最も優れているかはあらかじめわかりません。そのため、使用するプログラミング言語や機械学習ライブラリに関わりなく、データを使ってさまざまなアルゴリズムの​精度とスピードを比較する必要があります。これはモデルコンテストのようなもので、最高のモデルが栄冠を勝ち取ります。数十種類ものモデルを構築してトレーニングし、結果を比較して、精度とスピードでモデルをランキングし、精度とスピードの効率が最も良い組み合わせを特定します。予測能力は大幅に進化しましたが、複雑さという代償を伴っています。モデルの精度とスピードが優れているだけでは不十分です。モデルがもたらす答えを信用​できる必要があります。規制の厳しい業界では、規制当局に対してモデルを正当化しなければなりません。モデルによる決定を人間にもわかりやすく説明し、各モデルの精度に最も影響を与えた特徴量と、各特徴量に適したパターンを示します。予測についての説明を提供して特定の予測に至った主な理由を説明することもできます。簡単なデプロイ最近公開されたハーバードビジネスレビューの記事​(英語)では、優れた予測モデルを構築したアナリストのチームについて、トレーニングされたモデルを本番環境に直接実装するために必要なインフラがその企業になかったことから、時間とリソースの無駄になったことを指摘しています。アプリケーションは最新トレンドに遅れないようにする必要があります。最新のデータでトレーニングすることも簡単です。モデルのパフォーマンスの経時的な低下を事前に見越して特定できます。機械学習を導入するうえで最も難しい課題となる場合があります。組み入れることが可能になり、既存のデータサイエンティストは生産性を向上させることができるだけでなく、やりがいのある作業に集中できます。アナリストに変わり、ビジネスの真価を高める要素を探し出してそこに集中できるようになります。詳しくソフトウェアエンジニアソフトウェアエンジニアは、機械学習モデルを本稼働システムに統合することで、モデルの価値を高めるために重要な役割を果たします。エンジニアになるために必要なトレーニング、ツール、サポートを提供します。詳しくデータサイエンティストデータの分割、モデルのチューニング、特徴量の選択など、モデル開発に関わる日常的な作業を自動化すれば、熟練のデータサイエンティストは従来の手作業でコーディングするアプローチを遥かに凌ぐ成果を上げることができます。必要に応じてモデルをカスタマイズする柔軟性も提供します。アプリケーションの構築に活かすことができます。アナリストに変わり、ビジネスの真価を高める要素を探し出してそこに集中できるようになります。詳しくソフトウェアエンジニアソフトウェアエンジニアは、機械学習モデルを本稼働システムに統合することで、モデルの価値を高めるために重要な役割を果たします。エンジニアになるために必要なトレーニング、ツール、サポートを提供します。詳しくデータサイエンティストデータの分割、モデルのチューニング、特徴量の選択など、モデル開発に関わる日常的な作業を自動化すれば、熟練のデータサイエンティストは従来の手作業でコーディングするアプローチを遥かに凌ぐ成果を上げることができます。必要に応じてモデルをカスタマイズする柔軟性も提供します。アプリケーションの構築に活かすことができます。shortlyClose。