Skip to content

アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

AutoMLのワークフローの概要

備考

DataRobotは、Chromeブラウザーを正式にサポートします。最高のユーザー体験を実現するために最新バージョンのChromeを使用することをお勧めします。ただし、広告ブロックソフトウェアの設定により、一部の画像をロードできないことがあります。

DataRobotでモデルを構築するには、最初にデータセットをインポートしてプロジェクトを作成し、ターゲット特徴量を選択し、「開始」ボタンをクリックしてモデリング処理を開始します。DataRobotプロジェクトには、インポートしたデータセットで作成した全てのモデルが含まれます。

このプロセスはDataRobotにログインして開始します。

備考

組織でシングルサインオンに外部のアカウント管理システムが使用されている場合:

  • LDAPを使用している場合、ユーザー名は必ずしも登録したメールアドレスではないことに注意してください。必要な場合は、DataRobotの管理者に連絡して、ユーザー名を取得してください。
  • SAMLベースのシステムを使用している場合、ログインページでは、資格情報の入力ボックスを無視してください。代わりに、シングルサインオンをクリックして、表示されるページに資格情報を入力します。

DataRobotでのデータのモデリング

以下の手順では、DataRobotでデータのモデリングを開始する方法を簡単に説明します。必要な場合は、手順内のリンクをクリックすると詳細なドキュメントが表示されます。

備考

ファイルサイズ制限に関する情報については、ファイルタイプのリファレンスを参照してください。

  1. 新規プロジェクトページに表示される方法のいずれかを使用してデータセットをインポートすることによって、新規のDataRobotプロジェクトを作成します。

    ファイルの処理中、進捗インジケーターが表示されます。

  2. モデリングを開始するには、ターゲット特徴量(予測するデータセットの列)の名前を入力するか、特徴量セットの名前の横にあるターゲットとして使うをクリックします。使用可能な特徴量のリストを表示するには、画面の下方向にスクロールします。

  3. セカンダリーデータセット(1)を追加して、追加のデータセットとの関係性を作成することができます(オプション)。

  4. DataRobotは、選択したターゲット特徴量およびモデリングタスクの種類(連続値または分類)に基づいて、 最適化指標を自動的に選択します。必要であれば、高度なオプションを表示リンク(2)をクリックし、そして[追加]タブを選択することにより、別の指標を選択することもできます。

  5. ターゲット特徴量を指定した後に、モデリングモードを選択します。(データセットが大きい場合は、早期ターゲット選択のセクションを参照してください。)[開始] をクリックしてモデリングを開始します。

    DataRobotでプロジェクトが準備され(EDA2)、モデルの実行が開始されます。実行中のモデルの進捗インジケーターが画面右側のワーカーキューに表示されます。データセットのサイズによっては、モデリング処理を完了するのに数分かかる場合があります。

    モデリング処理の結果は(選択した最適化指標に基づいて)パフォーマンスが最も優れているモデルがリストの上位にランク付けされた状態でモデルのリーダーボードに表示されます。

  6. モデルをクリックするとモデルのブループリントが表示されます。そしてさまざまなタブにアクセスして、モデル情報およびインサイトを精査します。

  7. 予測 > 予測の作成 を選択することによって、運用環境にデプロイすることなくモデルからの予測を手動でテストおよび生成できます。ファイルを画面にドラッグアンドドロップするか、ドロップダウンのオプションを使用してデータセットを提供します。データセットのアップロードが完了した後、[予測を計算] をクリックして新しいデータセットの予測を生成します。完了したら、[ダウンロード] をクリックして、CSVファイルに結果を表示します。

  8. 予測の生成に使用するモデルを選択したら、[予測] >[デプロイ] タブに移動します。推奨モデルではない場合、DataRobotは、デプロイ用のモデルの準備を推奨します。推奨モデルである場合は、[モデルをデプロイ]をクリックします。

  9. デプロイ情報ページに必要な情報を入力します。完了したら、[デプロイを作成]をクリックします。

  10. その後、デプロイインベントリからモデルの正常性と予測統計を監視できます。


更新しました February 22, 2022
Back to top