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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。

機能マトリックス

次の表に、DataRobot Classicとワークベンチで利用可能な機能の最新の比較を示します。

特徴量 DataRobot Classic ワークベンチ
一般的なプラットフォーム機能
共有 データ、プロジェクト データ、ユースケース
ビジネス全体のソリューション いいえ。単一プロジェクト はい。ユースケースのエクスペリメント
認証 SSO、2FA、APIキー管理 SSO、2FA、APIキー管理
GPUs (for deep learning) はい はい
データ関連の機能
データソース 認定JDBCコネクター、ローカルファイルのアップロード、 URL Snowflake、BigQuery、Databricks、S3、ローカルファイルのアップロード、AIカタログのアセット
データプレパレーション いいえ ラングリング
特徴量探索 はい いいえ
データ品質評価 はい いいえ
データストレージ AIカタログ データレジストリ
ユーザー作成の特徴量セット はい はい
モデリング関連の機能
モデリングタイプ 二値分類、連続値、多クラス、多ラベル、クラスタリング、異常検知 二値分類、連続値
パーティション ランダム、パーティション特徴量、グループ、日付/時間、層化抽出 ランダム、層化抽出、日付/時刻、ユーザー定義のグループ化、自動グループ化
TVHパーティショニング はい はい
モデリングモード クイック、フルオートパイロット、包括的、手動 クイック、手動、包括的(予測のみ)
高度なオプション はい パーティショニング、単調、加重、保険特有
時間認識 Yes, time series and OTV はい
アンサンブル オプションを有効にすることで可能 いいえ
再トレーニング はい 新しい特徴量セット、サンプルサイズ、トレーニング期間
モデルリポジトリ はい はい
Composable ML はい いいえ
Visual Artificial Intelligence (AI) はい いいえ
バイアスと公平性 はい いいえ
Text AI はい サポート対象のモデルタイプに限り可能
Location AI はい いいえ
モデルのインサイト 一覧を見る Insights for predictive or time-aware experiments
予測の説明 XEMP and SHAP SHAP (predictive only)
ホールドアウトデータのロック解除 推奨モデルまたはデプロイ用に準備されたもので自動的に行われる すべてのモデルで自動的に行われる
ダウンロード データ、リーダーボード、スコアリングコード、コンプライアンスレポート、エクスポート可能なチャート コンプライアンスレポート
予測関連の機能
予測 はい はい
MLOps
MLOps はい はい
AIアプリ
AIアプリ はい はい
DataRobot Notebooks
DataRobot Notebooks はい はい
DataRobotの生成AI
GenAI いいえ はい

更新しました February 20, 2024