予測AIスターター¶

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DataRobotで基本的な予測AIデプロイワークフローを実行します。 このテンプレートは、新しいレシピを始めるのに最適です。特定のユースケースに合わせて簡単にカスタマイズできる、シンプルな"hello world"の例を用意しています。

The template ships with a binary classification model trained on a sample of Lending Club loan application data (~10,000 records). The model predicts is_bad—the probability that a given loan will result in a default—making it a representative credit-risk use case. Before training, a derived feature (balance_as_percent_of_income) is engineered from revolving balance and annual income. DataRobot Autopilot runs in Quick mode and selects the best-performing model from the Leaderboard using Log Loss. The deployed model is served via a serverless prediction environment with prediction data collection and drift monitoring enabled, and the included Streamlit UI demonstrates batch scoring with prediction explanations pulled directly from the DataRobot AI Catalog dataset.

アプリテンプレートは、AIプロジェクトをノートブックから本番環境で利用可能なアプリケーションに変換します。 モデルを本番環境に導入する場合、単純な変更を行うだけでも、コードの書き換え、資格情報の管理、複数のツールやチームとの調整が必要になることがよくあります。 DataRobotのComposable AIアプリフレームワークが、このようなボトルネックを解消することで、MLやアプリロジックの実験により多くの時間を費やすことができ、パイプラインやデプロイに取り組む時間を減らすことができます。

• 数分で構築開始：完全なAIアプリケーションを即座にデプロイし、AIロジックまたはフロントエンドを個別にカスタマイズできます。アーキテクチャを書き換える必要はありません。

• 自分のやり方で作業を継続：データサイエンティストはノートブックで、開発者はIDE（統合開発環境）で作業を続けることが可能です。設定は別々のままで、他方の設定を壊すことなく任意の要素を更新できます。

• 自信を持って反復：ローカルで変更を加え、自信を持ってデプロイできます。パイプラインの作成やトラブルシューティングに費やす時間を減らし、アプリの改善に時間をかけることができます。

主な機能¶

• ホストされ共有可能なユーザーインターフェイス。パーソナライズされたアウトリーチを生成し、デプロイが簡単です。
• DataRobotが提供する業界トップクラスのAutoML。最先端のAutoML機能を活用して、アウトリーチメッセージを予測し、各クライアントに合わせてカスタマイズすることができます。
• DataRobot MLOpsによるバックエンドデプロイのホスティング、監視、ガバナンス。堅牢で信頼性の高い運用が確保されます。

アーキテクチャ¶

このテンプレートは、特定のビジネス要件に合わせて高度にカスタマイズ可能でありながら、生入力からデプロイされたアプリケーションまで、エンドツーエンドのAIアーキテクチャを提供します。