# ブループリント

> ブループリント - モデルを学習させる際のハイレベルのエンドツーエンドの手順（前処理のステップ、アルゴリズム、後処理）を表す、ブループリントの使用方法。

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## Primary page

- [ブループリント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/blueprints.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [ブループリントノードの表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/blueprints.html.md#view-blueprint-nodes): In-page section heading.
- [ブループリントのコンポーネント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/blueprints.html.md#blueprint-components): In-page section heading.
- [ブループリントコントロール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/blueprints.html.md#blueprint-controls): In-page section heading.
- [ブループリントの編集](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/blueprints.html.md#modifying-blueprints): In-page section heading.

## Documentation content

予測モデルを構築する過程において、DataRobotは各アルゴリズムの幾つもの異なるバージョンを実行し、データ処理およびパラメーター設定の考えられる組み合わせを何千通りもテストします。 （モデルの多くは、DataRobot独自のアプローチを使用し、データの前処理を行います。） このテストの結果は、 ブループリント タブで表示できます。

ブループリントは、前処理のステップ、モデリングアルゴリズム、後処理ステップを含むMLパイプラインです。 オートパイロットの一部として自動的に生成することも、手動/プログラムで生成することもできます。 ブループリントは、アプリケーションの3箇所に含まれます。

1. リーダーボードから、トレーニング済みのモデル（このタブ）で利用可能な視覚化として。
2. プロジェクトのオートパイロットにより生成された（ただし構築されているとは限らない）すべてのブループリントを含む リポジトリ から。
3. AIカタログの、 ブループリント タブの下。

**Q: モデルとブループリント違いとは何ですか？**

モデリング アルゴリズムは、モデルをデータに適合させます。 これは、ブループリントの1要素に過ぎません。 ブループリント は、前処理のステップ、モデリング、後処理のステップなど、モデルを学習させる際の高レベルのエンドツーエンド手順を表します。

## ブループリントノードの表示

ブループリントのグラフィック表現を表示するには、リーダーボード内でモデルをクリックします。

ブループリント全体を表示することもできます。 元のアルゴリズムのすべての分岐を表示する詳細ビューを有効にするには、 完全なブループリントを表示 トグルをクリックします。

モデルがプロジェクトデータに含まれるすべての特徴量タイプ（数値、カテゴリー、日付、テキストなど）を使用する場合、完全なブループリントトグルは無効になります。 これは、サマリーと詳細なブループリントが同じであるためです（すべてのタスクを使用）。

## ブループリントのコンポーネント

各ブループリントには、いくつかの重要なセクションがあります。

| セクション | 説明 |
| --- | --- |
| Data | 受信データ。各タイプ（カテゴリー、数値、テキスト、画像、地理空間など）に分けられます。 |
| 変換 | データでの変換を実行するタスク（Missing values imputedなど）。 データセットにおいては、必要とされる準備や変換のタイプが列ごとに異なります。 たとえば、一部のアルゴリズムは、平均を差し引き、入力データの標準偏差で除算することを勧めていますが、テキスト入力データについてはこの方法は意味がありません。 ブループリントの実行における最初の手順として、グループを成す複数データ型を特定し、別々に処理できるようにします。 |
| モデル | 予測を作成、または場合によってはスタックされた予測 を後続のモデルに提供するモデル。 |
| 後処理 | 後処理の手順（Calibrationなど）。 |
| Prediction | 最終予測として送信されるデータ。 |

各ブループリントにはノードとエッジ（接続）があります。 ノードはデータを取り込み、操作を実行し、データを新しい形式で出力します。 エッジは、データの流れを表したものです。

単一ノードが2つのエッジを 受信 した場合：

これは、ノードが受信している２組の列を表しています（2組の列は水平にスタックされています）。 つまり、受信データの列数は2組の列の合計であり、行数は同じままです。

2つのエッジが単一のノードによって 出力 された場合は、他のノードに送信された出力データの2つのコピーを表しています。 ブループリント内の他のノードは、他の種類のデータ変換またはモデルです。

ブループリントノードをクリックして、モデルドキュメントへのアクセスなどの追加情報を表示します。

## ブループリントコントロール

ブループリントキャンバスから、次の操作ができます。

- クリック、保留、およびドラッグして、キャンバスの周りにブループリントを移動します。
- 後で編集、再利用、共有するために、ブループリントをAIカタログに追加します。
- ブループリントをコピーおよび編集します 。

## ブループリントの編集

コピーして編集 をクリックすると、Composable MLの [ブループリントエディター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-blueprint-edit.html.md#access-the-blueprint-editor) が開きます。

ブループリントの詳細ビューでエディターが開きます。 この場合、モデリングに使用されたバージョンは完全なブループリントの編集に関連していないため、トグルは無効になっています。