DataRobotで機械学習をしてみた | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 AI(人工知能)ブームですね。 そんな現代のAIの中核ともいうべき技術である機械学習を誰もが使えるようにする「機械学習の民主化」を実現するためのツールとして注目されているDataRobotを使ってみた、というのが今回の内容となります。 目次 機械学習・DataRobotとは？ ビジネス課題 データの収集・確認・前処理 習機械学習における「学習」 学習結果の評価 機械学習における「予測」 機械学習プロジェクトの進め方とさらなる改善 DataRobotを使ってみる データアップロードと性質の確認 学習の実行と評価値の確認 未知のデータに対する予測 おわりに 参考 機械学習・DataRobotとは？ DataRobotとは、機械学習を自動化してくれるプラットフォームです。 機械学習といえば、「これまで人間が頑張ってやってたことを機械が自動的にやってくれる」という風に考えて
DataRobot homepage | DataRobot AI Platform
Platform AI Platform The platform for generative and predictive AI. Learn more Documentation Pricing What’s New Demo Hub Explore Generative AI Product Offering Operate Confidently scale AI and drive business value with unparalleled enterprise monitoring and control. Deploy and Run Learn and Optimize Observe and Intervene Govern Unify your AI landscape, teams, and workflows for full visibility and
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）（1/2 ページ） 製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。 ⇒連載「もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips」バックナンバー 筆者はデータサイエンティストとして、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入サポートをさまざまな製造業のクライアントに提供してきました。本連載では、その経験に基づいてお話させていただきます。 機械学習が使われる製造業特有の分野は、物性予測、工程管理、予防保全、故障予測、要因分析など多岐にわたります。しかし筆者は、それらの多くで同様のミスが繰り返されていることに気が付きました。これらの間違うポイント
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