ANALYTICS & MACHINE LEARNING COLLECTION

データには様々な形や大きさのものがありますが、実用的なインサイトを効率的に引き出すには、データ・サイエンスのテクニックに関する深い知識が必要です。Analytics and Machine Learning Collection は、機械学習とデータモデリング機能の包括的なセットを提供し、データ・サイエンスの取り組みを合理化します。

データを分析し、モデルを訓練して再訓練し、自動化されたソリューションを有用なエンタープライズ・アプリケーションに展開します。

機械学習ソリューションの開発には、複雑なソフトウェア・アーキテクチャと深い統計的知識が必要とされることがよくあります。Analytics and Machine Learning Collection(アナリティクスと機械学習のコレクション)を使えば、開発者もエンドユーザーも、数回クリックするだけで最新の機械学習技術をワークフローに組み込むことができます。コーディングは不要です。

Machine Learning Collection

  • 多様な機械学習手法を活用
    • XGBoosting、遺伝的関数近似(GFA)、ランダム・フォレスト、畳み込みニューラルネットワークなど
  • 統計解析を迅速に適用
    • 統計的な仮説検定を行うために、回帰、部分最小二乗、ベイズ統計を用いてデータを探索します。
  • 柔軟に機能
    • Jupyter Notebook, R, JMP, SAS などのサードパーティの統計プラットフォームとツールのサポート
  • 分野別データで読み取る
    • 様々な数値データ、化学データ、生物学的データ、テキストデータ、画像データをサポートすることを目的として構築されています。
  • モデルの性能をキュレート
    • モデル適用可能領域(MAD)メソッドとクロス・バリデーションの展開
  • 予測を最適化
    • 複数のトライアルモデルを並行してトレーニングしてトップパフォーマーを特定したり、複数のモデルを組み合わせて1つのアンサンブル・モデルを作成したりすることができます。
  • 多目的最適化を簡素化
    • パレート・ソートなどの手法を数クリックで導入
  • 結果をワークフローに視覚化
    • ROC プロット、エンリッチメント・プロット、その他の可視化技術を使用してインタラクティブなレポートを生成します。