# AIアクセラレーター

> AIアクセラレーター - 一般的なデータサイエンスと機械学習のワークフローの完全な例を見つけるのに役立つ包括的なワークフロー、ノートブック、チュートリアルをご確認ください。

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## Primary page

- [AIアクセラレーター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

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。 |