AIアプリ¶
AIアプリでは、DataRobotでモデルの構築やパフォーマンス評価を行わなくても、ノーコードインターフェイスを使用してAI搭載アプリケーションを構築・設定し、DataRobotのコアサービスを利用することができます。 アプリケーションは簡単に共有でき、ユーザーはアプリケーションを使用するための完全なDataRobotライセンスの所有権を取得する必要はありません。 組織でのDataRobot機能の使用を拡大する、優れたソリューションが提供されます。
DataRobotノーコードAIアプリについて参照できるドキュメントは次のとおりです。
| トピック | 内容… |
|---|---|
| アプリケーションの作成 | アプリケーションタブまたはデプロイインベントリからアプリケーションを作成します。 |
| アプリケーションを管理 | Launch, share, duplicate, or delete applications from the Applications tab. |
| Edit applications | アプリケーションウィジェット、ページ、設定などを設定します。 |
| Use applications | 設定済みのアプリケーションを使用して、予測を行い、データからインサイトを解釈します。 |
| 時系列アプリケーション | 予測ウィジェットで時系列アプリケーションを作成し、インサイトを消費します。 |
注意事項¶
Consider the following before deploying an application.
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The following project types are supported by No-Code AI Apps:
- 二値分類
- 連続値
- 時系列
- 地理空間
- 多クラス
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ノーコードAIアプリは、DataRobotによって生成された特徴量をサポートしていません。
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Exponentiation (i.e.,
**) is not a supported feature transformation for custom features. -
Users accessing applications via a sharing link cannot:
- Make batch predictions from assets in the AI Catalog.
- Submit a batch prediction to create the forecast or scenarios on the time series What-If app.
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チャートウィジェットには、次の2種類のデータが表示されます。
- 元のデータ（トレーニングデータセットファイル）：チャートウィジェットは、アプリがAIカタログのプロジェクトから作成された場合にのみトレーニングデータを表示します。
- 予測データ：アプリケーションで行われたすべての単一予測およびバッチ予測から予測されます。
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Note the following when creating an application from a Leaderboard model:
- You cannot create an application from time series models on the Leaderboard.
- You cannot duplicate apps that have been created from Leaderboard models.
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組織は200件のアプリケーションに制限されています。 この制限を解除するには、DataRobotの担当者にお問い合わせください。
- 読み取り アクセスのみを持つユーザーは、モデルの予測の説明を手動で計算する必要があります。 ユーザーがプロジェクトへの ユーザー アクセス権を持っている場合、予測の説明は自動的に計算されます。
- Optimizerアプリケーションで指定できる柔軟な特徴量の数に制限はありませんが、グリッド検索アルゴリズムが選択されている場合、グリッドに10000以上のポイントを含めることはできず、この制限を超えるとエラーメッセージが返されます。 3つ以上の特徴量を最適化する場合、DataRobotはグリッド検索の使用を推奨しません。
時系列アプリケーション¶
時系列アプリケーションを作成する前に、次の点に注意してください。
- The project must use
hours,days,weeks,months,quarters, oryearsas the time unit. - ウィジェットにカレンダーイベントを含めるには、プロジェクトにカレンダーファイルを追加し、トレーニングデータセットと予測ウィンドウのタイムラインのカレンダーイベントを含めます。
- Known in advance (KA) features must be set during project creation and supported by the deployed model. Some models, for example Baseline Only models, do not support KA features even if the project is configured to use them.
- モデルが本番環境にデプロイされた後は、時系列の有益な特徴量 セットでモデルをトレーニングすることはできません。
- DataRobot予測サーバーにプロジェクトをデプロイする必要があります。
- デプロイには、関連付けIDと適切なデプロイ設定が設定されている必要があります。