2022年10月

2022年10月¶

2022年10月26日

10月のデプロイにより、DataRobotのマネージドAIプラットフォームには、以下の一般提供およびプレビューの新機能が提供されました。 最新のデプロイについては今月のリリースのお知らせを、過去の新機能のお知らせについてはデプロイ履歴をご参照ください。 こちらもご覧ください。

• サポート終了のお知らせ

一般提供¶

テキスト特徴量の手動変換に対応¶

このリリースから、DataRobotでは、特徴量に「値が多すぎる」というフラグが立った場合でも、ユーザーが作成した特徴量の型をカテゴリーからテキストへ手動で変換できるようになりました。 変換されたこれらの特徴量は、「有用な特徴量」セットには含まれませんが、モデリング用に手動で特徴量セットに追加することができます。

プレビュー¶

デプロイの[使用状況]タブ¶

モデルをデプロイし、本番環境で予測を行った後、モデルの品質とパフォーマンスを長期にわたって監視することは、モデルの有効性を維持するうえで非常に重要です。 この監視は、データドリフトタブと精度タブで行われ、大量の予測データを処理する必要があります。 予測データの処理には、遅延やレート制限が発生することがあります。

使用状況タブの左側に、予測追跡チャートが表示されます。これは、過去24時間または7日間の予測処理状況を示す棒グラフであり、処理済みの予測行、関連付けIDがない予測行、およびレート制限された予測行の数を追跡します。 選択したビュー（24時間または7日間）に応じて、ヒストグラムのビンは1時間または1日単位になります。

予測追跡チャートで追加情報を表示するには、列にカーソルを合わせると、予測データを受信した時間範囲と、処理済みの行、レート制限された行、または関連付けIDがない行の数が表示されます。

使用状況タブの右側には、予測値の処理（チャンピオン）と実測値の処理の遅延情報が表示されます（実測値の処理の遅延は、デプロイのすべてのモデルが対象です）。

使用状況タブでは、ページを再読み込みすることなく、処理遅延が再計算されます。 更新された情報では、遅延情報が最後に更新された日時を確認できます。

必要な機能フラグ：デプロイ処理情報を有効にする

プレビュー機能のドキュメントをご覧ください。

データドリフトタブでのドリルダウン¶

データドリフト > ドリルダウンチャートでは、デプロイされたモデルのトレーニングデータセットと、本番環境での予測生成に使用されるデータセットの間の、時間経過に伴う分布の差異が視覚化されます。 トレーニングデータセットで確立されたベースラインからのドリフトは、PSI（Population Stability Index）を用いて測定されます。 モデルが新しいデータで予測を続けると、追跡対象の特徴量ごとにドリフト状況の経時変化がヒートマップとして視覚化されます。 このヒートマップは、データドリフトを特定し、デプロイ内の特徴量間でドリフトを比較して、相関性のあるドリフトの傾向を確認するのに役立ちます。

さらに、ヒートマップから1つ以上の特徴量を選択して、特徴量ドリフトの比較チャートを表示できます。このチャートでは、基準期間と比較期間の間で特徴量のデータ分布の変化を比較して、ドリフトを視覚化できます。 この情報は、データ品質の問題、特徴量構成の変化、ターゲット特徴量のコンテキストの変化など、デプロイされたモデルでのデータドリフトの原因を特定するのに役立ちます。

必要な機能フラグ：ドリフトのドリルダウンプロットを有効にする

プレビュー機能のドキュメントをご覧ください。

モデルパッケージのモデルログ¶

モデルパッケージのモデルログには、ベースモデルの操作に関する情報が表示されます。 この情報は、エラーの特定と修正に役立ちます。 たとえば、コンプライアンスドキュメントの生成では、DataRobotが多くのジョブを実行する必要があり、その中には順次実行されるものと並行して実行されるものがあります。 これらのジョブは失敗することがあり、ログを確認することで失敗の原因を特定できます（たとえば、モデルがNull値を扱わないために「特徴量ごとの作用」ジョブが失敗した場合など）。

モデルレジストリで、モデルパッケージにアクセスし、モデルログタブをクリックします。

エラーの修正が必要なログエントリーが見つからない場合、現在のビューに表示されていない古いログエントリーの可能性があります。 古いログを読み込むをクリックして、モデルログビューを展開します。

必要な機能フラグ：モデルパッケージでモデルログを有効にする

プレビュー機能のドキュメントをご覧ください。

AIアプリにカスタムロゴを追加¶

プレビュー版の機能です。AIアプリにカスタムロゴを追加できます。これにより、自社のブランドロゴをAIアプリに入れてから、社外・社内で共有することができます。

新しいロゴをアップロードするには、編集したいアプリケーションを開き、構築をクリックします。 設定 > 構成設定で、参照をクリックして新しい画像を選択するか、新しいロゴフィールドに画像をドラッグアンドドロップします。

必要な機能フラグ：アプリケーションビルダーでカスタムロゴを有効にする

サポート終了のお知らせ¶

DataRobot Pipelinesを11月に削除¶

2022年11月をもって、DataRobotはPipeline Workspacesの提供を終了し、サポートを継続しない予定です。 現在、この機能を使用している場合は、support@datarobot.comに連絡するか、support.datarobot.comをご覧ください。

USER/オープンソースモデルを11月に無効化¶

2022年11月をもって、DataRobotはUSER/オープンソース（「ユーザー」）タスクを含むすべてのモデルを無効にしました。 このモデルに該当するかどうかを確認する方法については、リリースのお知らせをご覧ください。 カスタムモデルを作成するには、Composable ML機能を使用します。

DataRobot Primeモデルの使用を非推奨¶

DataRobot Primeは、DataRobotアプリケーションの外で使用するためのダウンロード可能な派生モデルを作成する方法ですが、今後のリリースで削除される予定です。 スコアリングコード機能を使用してRulefitモデルからPythonまたはJavaコードをエクスポートする新しい機能に置き換えられます。 RulefitモデルがPrimeと異なるのは、親モデルからの予測ではなく元のデータを予測ターゲットに使用する点のみです。 他のタイプのブループリントではJavaスコアリングコードの利用について変更はなく、既存のPrimeモデルは引き続き機能します。

オートモデル機能を削除¶

10月リリースのデプロイでは、プレビュー機能だった「オートモデル」が削除されました。 既存のプロジェクトに影響はありませんが、この機能は製品からアクセスできなくなりました。

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