生成AIを使用したスマートクラスターラベリング¶

GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス

教師なし学習モデリングの最も難しいところは、クラスターをエンドユーザーに説明することです。 DataRobotを使用すると、クラスタリングモデルを構築できるだけでなく、クラスターごとのインサイトによって、クラスターの分析に役立てることができます。 ほとんどのシナリオでは、モデルを構築するユーザーは、モデルを使用するユーザーに合わせてクラスターラベルを調整するための専門知識を持っていない場合があります。 生成AIモデルを使用して、一部のプロンプトエンジニアリングでクラスターに自動的にラベルを付けることがここでできます。 生成AIモデルは、膨大な量のドメインとビジネスデータセットでトレーニングされているので、エンドユーザーの専門知識に合わせてチューニングするようクラスターを理解し、ラベルを付けることができます。

このAIアクセラレーターは、DataRobotモデルからクラスターインサイトを抽出し、プロンプトエンジニアリングを使用してクラスターにラベルを付け、DataRobotプロジェクトのクラスターの名前を変更する方法を示します。

以下の内容を探ります。

• APIを使用して、DataRobotの教師なし学習プロジェクトからクラスターインサイトを抽出します。
• 生成AIとプロンプトエンジニアリングを使用して、クラスターインサイトを使用し、DataRobotクラスターのクラスターラベルを作成します。
• APIを使用してDataRobotクラスターの名前を変更します。