# 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/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/model-blueprint.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

| タブ | 説明 |
| --- | --- |
| 詳細 | モデル構築に必要な前処理のステップ（タスク）、モデリングアルゴリズム、後処理のステップを グラフィカルに表示します。 |

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。 They can be generated either automatically as part of Autopilot or manually/programmatically from the model repository.

ブループリント内のタスクをクリックすると、より完全なモデルドキュメント（ブループリントのタスク内から DataRobot Model Docs をクリック）を始めとする詳細が表示されます。

さらに、 ブループリント タブからは以下のことができます。

- ブループリントリポジトリ を開いて、エクスペリメントのデータおよび設定と互換性のあるブループリントのライブラリにアクセスできます。

- ブループリントを編集 し、組み込みタスクとカスタムPython/Rコードを使用して、新しいカスタムブループリントを作成できます。