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AIアクセラレーター¶

AIアクセラレーターは、DataRobot APIを使用したモデルの実験、開発、運用を高速化するように設計されています。機械学習プロジェクトの構築と提供を成功させるためのデータサイエンスの専門知識を、反復可能なコードファーストのワークフローとモジュール化されたビルディングブロックに体系化してパッケージ化したものです。 AIアクセラレーターはすぐに利用でき、選択したノートブックと連携し、ニーズに合わせて組み合わせることができます。

AIアクセラレーターはさまざまなトピックをカバーしていますが、主に以下によってユーザーを支援することを目的としています。

クラス最高のデータサイエンス技術を活用してビジネス上の問題を捉える（データの視覚化をユーザー向けにカスタマイズするかROIでモデルをランク付けするなど）ワークフロー用に精選されたテンプレートを使用できるようになります。
必要なインサイト、問題のフレーミング、ノートブックのユースケースにより、新しいAIまたはMLプロジェクトを迅速に開始できるようにします。
プロジェクトのファインチューニングを行い、サードパーティとの連携を始めとする既存のデータおよびインフラストラクチャ投資から最大の価値を得ます。

セクション	説明
AIの統合とプラットフォーム	DataRobotとそのエコシステムパートナー（Snowflake、GCP、Azure、AWSなど）間のエンドツーエンドAPIワークフロー用のテンプレート。
LLMとGenAIのアプリケーション	大規模言語モデル（LLM）と生成AIを活用したアプリケーションとワークフロー。
モデルの構築とファインチューニング	機械学習モデルの構築とチューニングのための手法とワークフロー。
データの充実化と準備	機械学習のためにデータを強化し、準備するためのワークフロー。
時系列とそれに関するユースケース	時系列分析とそれに関する機械学習ユースケースのためのワークフローと手法。
モデルデプロイとMLOps	モデルのデプロイと機械学習の運用管理のためのワークフロー。
エクスペリメントの追跡とチューニング	エクスペリメントを追跡し、モデルをチューニングするためのツールと手法。
モデルの評価と指標	モデルを評価し、そのパフォーマンス指標を理解するための手法。
カスタムモデルの開発	カスタムモデルをDataRobotに統合するワークフロー。
高度な分析とツール	エクスペリメントワークフローに追加できるDataRobot APIの高度な使用方法。