モデリング¶

以下で説明するセクションには、MLモデリングプロセスを容易にナビゲートするために役立つ情報が記載されています。

概要¶

トピック	内容…
モデリングの基礎	DataRobotで作成できるMLモデリングプロジェクトの種類を理解します。デプロイするモデルのモデリング、分析、および選択の一般的なプロセスを説明します。
DataRobotワークフローの概要	データの取込みからモデルデプロイまでのすべてのステップの概要を提供します。詳細については、各ステップから完全なドキュメントにリンクしています。

トピック	内容…
モデルの構築	基本的なモデリングワークフローの要素。
高度なオプション	構築する前に、高度なモデリングパラメーターを設定します。
プロジェクトの管理	モデルとプロジェクトを管理し、データをエクスポートします。

トピック	内容…
評価タブ	モデルの有効性を判断および解釈するために必要な主要なプロットと統計を表示します。
解釈タブ	モデルの予測が何に基づくかを理解します。
説明タブ	モデル構築情報と機能の詳細が表示されます。
予測タブ	UIまたはAPIを使用してDataRobotで予測を行います。
コンプライアンスタブ	規制の検証に使用できるモデル開発ドキュメントをまとめたものです。
コメントタブ	AIカタログのアセットにコメントを追加します。
バイアスと公平性タブ	モデルにバイアスがかかっているかどうか、またモデルがトレーニングデータからバイアスを学習している理由を特定します。
その他のモデルタブ	プロジェクト全体にわたるモデルの比較

トピック	内容…
日付/時刻のパーティション	時間関連データ（時系列ではなく）を使用してモデルを構築します。
教師なし学習	ラベルなしまたは部分的にラベル付けされたデータを使用して、異常検知またはクラスタリングモデルを構築します。
Composable ML	組み込みのDataRobotタスクとカスタムPythonまたはRコードを使用して、ブループリントを構築します。
Visual Artificial Intelligence (AI)	画像ベースのデータセットを使用します。
Location AI	地理空間データセットの使用。

トピック	内容…
時間ベースのモデリングの概要	基本的なモデリングプロセスおよび推奨の読み取りパス。
時系列ワークフローの概要	時系列プロジェクトを作成するためのワークフロー。
時系列のインサイト	データとモデルの解釈に役立つビジュアライゼーションを利用できます。
時系列予測	時系列モデルでの予測の作成。
複数系列モデリング	複数の時系列を含むデータセット付きモデル。
セグメント化されたモデリング	系列をグループ化して各セグメントに複数のプロジェクトを作成し、データに対して単一組み合わせモデルを作成します。
ナウキャスティング	現在および非常に近い将来の予測（非常に短い範囲の予測）を行う。
外部予測との比較を有効化	DataRobot外部で構築されたモデル予測とDataRobotの予測を比較する。
高度な時系列モデリング	パーティションの変更、詳細オプションの設定、およびウィンドウ設定の理解。
時系列モデリングデータ	時系列モデリングデータセットの操作：モデリングデータセットの作成データ準備ツールの使用削除された特徴量の復元
時系列リファレンス	時系列プロジェクトをカスタマイズする方法と、DataRobot時系列モデリングに関するさまざまな詳細なリファレンス。

トピック	内容…
データと共有	データセット要件、アセットの共有、および権限。
モデリングの詳細	リーダーボードと、パーティショニングや特徴量の派生など、モデル構築を推進するプロセス。
Eureqaの高度なチューニング	ビルディングブロックを変更し、ターゲット式をカスタマイズし、他のモデルパラメーターを変更してEureqaモデルをチューニングします。

更新しました March 9, 2023

アンケートにご協力いただき、ありがとうございました。