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Capability matrix

The following table provides an evolving comparison of capabilities available in DataRobot Classic and Workbench.

特徴量 DataRobot Classic ワークベンチ
General platform features
共有 Data, projects Data, Use Cases
Business-wide solution No, single projects Yes, experiments in a Use Case
認証 SSO, 2FA, API key management SSO, 2FA, API key management
Data-related capabilities
データソース Certified JDBC Connectors, local file upload, URL Snowflake, local file upload, static and snapshot datasets created in DataRobot Classic
データプレパレーション いいえ Wrangling
特徴量探索 可能 いいえ
データ品質評価 可能 いいえ
Data storage Iカタログ データレジストリ
Modeling-related capabilities
モデリングタイプ Binary classification, regression, multiclass, multilabel, clustering, anomaly detection Binary classification, regression
パーティション Random, Partition Feature, Group, Date/Time for OTV or for time-series, Stratified Random, Stratified
TVH partitioning 可能 可能
特徴量セット Automatic and manual Automatic (Informative and Raw, Univariate Selections, Reduced Features)
モデリングモード Quick, full Autopilot, Comprehensive, Manual クイック
高度なオプション 可能 Partitioning only
時間認識 Time series and OTV いいえ
アンサンブル Yes, with option enabled Workaround
再トレーニング 可能 New feature list or sample size only
モデルリポジトリ 可能 いいえ
Composable ML 可能 いいえ
Visual Artificial Intelligence (AI) 可能 いいえ
バイアスと公平性 可能 いいえ
Text AI 可能 Yes, for supported model types
Location AI 可能 いいえ
モデルのインサイト See the full list ROC Curve, Feature Impact, Residuals
Unlocking holdout Automatically for the recommended model or anything prepared for deployment Automatically for all models
ダウンロード Data, Leaderboard, Scoring Code, Compliance Report, exportable charts Compliance Report
Prediction-related capabilities
予測 予測 Model Overview > Make predictions
MLOps (coming soon)
MLOps 可能 いいえ
AIアプリ 可能 可能
DataRobot Notebooks
DataRobot Notebooks 可能 可能

更新しました May 3, 2023
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