# フライト遅延予測

> フライト遅延予測 - 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。

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## Primary page

- [フライト遅延予測](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/time-series/flight-delays.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/advanced_ml_and_api_approaches/Flight%20Delays%20-%20Starter%20Use%20Case%20for%20New%20DataRobot%20Users/Flight%20Delays%20-%20Starter%20Use%20Case%20for%20New%20DataRobot%20Users.ipynb)

このアクセラレーターは、トライアル体験のガイド付き基本ステップを提供して、DataRobotのトライアルユーザーを支援することを目的としています。 DataRobotでは、最初にグラフィカルユーザーインターフェイスで飛行遅延サンプルのユースケースを完了してから、このアクセラレーターに戻ることをお勧めします。

このノートブックでは、以下の操作を行います。

- ユースケースを作成。
- S3バケットからデータをインポートします（これはUIでの基本ステップとは異なります）。
- データラングリング操作を実行して、コードでターゲット特徴量を作成します（これもUIでの基本ステップとは異なります）。
- ラングリングされたデータセットを登録します。
- 新しいデータセットを探索
- エクスペリメントを作成し、DataRobotの自動化で多くのモデリングパイプラインを設定できるようにします。
- 最高のパフォーマンスを発揮するためのモデルのインサイトを探索します。
- 最高のパフォーマンスを発揮するためのモデルのモデリングパイプラインを表示します。
- レジストリにモデルを登録します。
- デプロイの設定。
- デプロイの作成。
- デプロイを使用して予測を行います。
- デプロイ指標のレビュー。