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高度なMLおよびAPIアプローチ

トピック 内容...
MLFlowでMLエクスペリメントを追跡 DataRobotでモデルをプログラムで構築し、AWS SageMakerでモデルをエクスポートしてホストする方法を学びます。
リフトチャートをカスタマイズする DataRobotのPythonクライアントで一般的なPythonパッケージを活用して、DataRobotのリフトチャートの視覚化を再作成して強化します。
カスタム指標を使用したモデルの選択 このAIアクセラレーターは、DataRobotのPythonクライアントを活用して予測を抽出し、カスタム指標を計算し、それに応じてDataRobotモデルを並べ替える方法を示しています。
前処理とモデルハイパーパラメーターのためにブループリントをチューニングする 前処理ハイパーパラメーターとモデルハイパーパラメーターの両方のブループリントにアクセスし、理解し、チューニングする方法を説明します。
Eureqaでモデルをファインチューニング Eureqaアルゴリズムの形式でシンボリック連続値をデータセットに適用します。
モデルを新しいクラスターに移行する DataRobotクラスターXからデプロイ済みモデルをダウンロードし、DataRobotクラスターYにアップロードしてから、デプロイしてリクエストします。
FIREによる特徴量削減 特徴量有用性ランクアンサンブル（FIRE）の利点について学びます。これは、オートパイロットの実行中に作成された複数のモデルにおける特徴量のインパクトの中央値ランク集計を使用する高度な特徴量選択の方法です。
Composable MLでカスタムブループリントを作成する ブループリントワークショップを使用して、リーダーボード上のモデルをカスタマイズします。
Databricksで画像データを準備して活用する Sparkを使用して画像ファイルをインポートし、DataRobotへの取込みに適したデータフレームにデータを準備します。
Streamlitアプリでチャーン（解約）予測のインサイトを収集 Streamlitチャーン予測アプリを使用して、DataRobotモデルのドライバーと予測を表示します。
マルチモデル分析の実行 Python関数を使用して、DataRobotモデルのインサイトを視覚化に集約します。
ハイパースケーラーAPIを使用したデータの強化 GCP APIを呼び出し、顧客のチャーンを予測するモデリングデータセットを強化します。
Ready Signal と時系列予測を用いた木材価格の予測 Ready Signalを使用して、国勢調査や気象データなどの外部制御データを追加して、時系列予測を改善します。
Pythonマルチスレッディングを使用したモデルファクトリーの構築 Pythonスレッディングライブラリを使用してモデルファクトリーを構築する方法を学びます。
スターターのユースケースで飛行遅延を予測する DataRobotトライアルユーザー向けに設計されており、飛行遅延を予測するユースケースを使用してエンドツーエンドのDataRobotワークフローを体験します。
DataRobotとApache Airflowで統計テストを実行 統計テストを実施し、問題があればSlack経由で関係者に通知し、テスト結果を含むコンプライアンスドキュメントを自動生成するワークフローの例を確認します。
モデルのインサイトとビジュアルのエクスポート DataRobotプロジェクトを使用し、そのモデルのインサイトを機械で読み取り可能なファイルとさまざまなファイル形式のプロットの両方としてエクスポートする例を確認します。
t-SNEを使用した次元削減 Review examples for taking a DataRobot project and exporting its model insights, in various file formats, as both machine-readable files and plots.
合成トレーニングデータの作成 統計テストを実施し、問題があればSlack経由で関係者に通知し、テスト結果を含むコンプライアンスドキュメントを自動生成するワークフローの例を確認します。
イベントログの表示 ユーザーアクティビティモニターの出力を変更することで、出力の列全体を削除したり、列の匿名性を維持しながらレポートの一貫性を維持する方法で、列の内容を変更できるようになります。
Run LIME with DataRobot models Apply Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) to models built and deployed with DataRobot.
Select robust features by permutation importance This accelerator introduces an approach to select robust features, use multiple seeds for cross validation, add dummy features to compute the median permutation importance, and then select the most robust dummy features.
更新しました April 8, 2024