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ユースケースと水平アプローチ

トピック 内容...
コールドスタート需要予測ワークフロー このアクセラレーターからは、履歴が限られている、または履歴がない系列でのコールドスタートモデリングのいくつかのアプローチを比較するためのフレームワークが得られます。
エンドツーエンドの時系列需要予測のワークフロー DataRobotのPythonパッケージを使用した、大規模な需要予測の実行。
AWS SageMakerでのモデルのデプロイ 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。
需要予測と再トレーニングワークフロー DataRobot MLOpsの需要予測デプロイで再トレーニングポリシーを実装します。
夢の野球チームの予測 DataRobot APIを活用して、連携して機能する複数のモデルをすばやく構築し、来シーズンの各選手の一般的なファンタジーベースボールの指標を予測します。
Gramianの角度フィールドを使用してデータセットを改善します 高頻度データユースケースに使用される高度な特徴量を生成します。
モデリングの前にチャーン(解約)に対処する DataRobotのチャーンモデルに基づくB2Cリテールの例とB2Bの例を使用して、チャーンを成功裏にモデル化するのに必要な問題の枠組みとデータ管理のステップについて説明します。
本番MLのテーブルのマスター 複数のテーブルから本番パイプラインに反復可能なフレームワークを使用するAIアクセラレーターを確認します。
Netliftモデリングワークフロー 機械学習を活用して、マーケティングキャンペーンが最も効果的となる種類の人々のパターンを見つけます。
アコースティックデータで特徴量エンジニアリングとVisual Artificial Intelligence (AI)を使用 高頻度データソースの数値特徴量の集計に加えて、画像特徴量を生成します。
What-ifアプリを使用した需要予測 DataRobotのチャーンモデルに基づくB2Cリテールの例とB2Bの例を使用して、チャーンを成功裏にモデル化するのに必要な問題の枠組みとデータ管理のステップについて説明します。
ノーショー予約の予想 関連する理由とともに、予約をすっぽかす確率が最も高い患者を特定するモデルを構築します。
新製品の工場注文数量の予測 将来の製品の詳細と製品概略図を使用して、最初の注文数量に関する意思決定を改善するモデルを構築します。
レコメンデーションエンジンの構築 過去のユーザー購入データを使用して推奨モデルを作成する方法を探索します。推奨モデルは、顧客が特定の時点で購入する可能性が高いアイテムのバスケットの中から、どの製品を購入するかを推測しようとします。
パネルデータとの自己結合を使用してモデルの精度を向上させます パネルデータ分析で自己結合を実装する方法を説明します。
時系列モデルファクトリーで取引量プロファイル曲線を作成します フレームワークを使用して、各時間間隔で翌日の取引量が発生する量を予測できるモデルを構築します。
Predict performance degradation and service failure Use a predictive framework for managing and maintaining your machine learning models with DataRobot MLOps.
Video object detection using Visual Artificial Intelligence (AI) Learn how a deep learning model trained and deployed with DataRobot platform can be used for object detection on the video stream.
Integrate speech recognition and machine learning Use Whisper to transcribe audio files, process them efficiently, and store the transcriptions in a structured format for further analysis or use.
Run choice-based conjoint analysis Use a predictive framework for managing and maintaining your machine learning models using DataRobot MLOps.
Use DataRobot predictions in mobile apps Learn how to incorporate DataRobot predictions into a mobile app
Financial planning and analysis workflow This accelerator illustrates an end-to-end financial planning and analysis workflow in DataRobot.
Use Causal AI with DataRobot Work with data recording hospital readmission outcomes for diabetes patients to evaluate the causal relationship between the diabetes patients' medication status and their subsequent chance of being readmitted to the hospital.
Label data with the data annotator app Leverage the data annotator app to both label new data and label predicted data within an active learning situation after training a model with DataRobot.

更新しました February 8, 2024