ワークベンチの概要¶

ワークベンチインターフェイスは、モデリングプロセスを効率化し、最先端の機械学習技術を活用しながらも、価値を生み出すまでの時間を最小限に抑えます。 これは、より簡単なプロジェクト作成とモデルレビュー、スムーズなナビゲーション、主要なすべてのインサイトを、1か所で行うためのよりクリーンなインターフェイスを備え、データサイエンティストの反復ワークフローに最適なようにデザインされています。

ワークベンチのユーザーインターフェイスを使用すると、モデリングアセットをグループ化、整理、および共有して、DataRobotを活用してエクスペリメントを強化できます。 これらのアセット（データセット、エクスペリメント、ノートブック、およびノーコードアプリ）は、「ユースケース」と呼ばれるフォルダーのようなコンテナ内に格納されます。

モデリングプロセスはモデルのトレーニングだけに留まらないため、ワークベンチではデータの準備、モデルのトレーニング、および結果を活用してビジネス上の意思決定を行います。 これは、結果に達するまで潜在的な解を_エクスペリメントで繰り返すというアイデアをサポートします。 言い換えれば、ワークベンチは、データを準備し、モデリングし、モデリングから学習し、さらにデータを準備し、またモデリングし...と、モデルを選択し、結果を利害関係者に提示できるまで何度も繰り返すのにかかる時間を最小限に抑えます。

具体的には、ワークベンチでは、以下の操作ができることでエクスペリメントを改善できます。

• 繰り返し測定が可能なエクスペリメントで、反復とコラボレーションを加速させる。

• 元のデータを、モデリング可能な準備済みのパーティション分割されたデータに変換する。

• 自動化により、最適なモデルから重要なインサイトと予測をすばやく生成する。

• モデルのレポートやダッシュボードを主要な利害関係者と共有して、フィードバックと承認を得る。

• 直感的なユーザーインターフェイスとノートブック環境の両方からアクセスする。

アーキテクチャ¶

次の図は、ワークベンチの階層を構成する一般的なコンポーネントを示しています。

ナビゲーション¶

DataRobotは、ナビゲーションとアセットの選択に役立つブレッドクラムを提供します。

パス内の任意のアセットをクリックすると、その場所に戻ることができます。 パス内の最終的なアセットについては、DataRobotはユースケース内の同じタイプのアセットのドロップダウンを提供し、バック追跡なしでさまざまなアセットにすばやくアクセスできるようにします。

ユースケースアセット¶

ユースケースは、以下に示す0個以上のアセットで構成されます。

アセット（記号）	続けて読む
データセット	データプレパレーション
ベクターデータベース	ベクターデータベース
エクスペリメント	エクスペリメント
Playgrounds	プレイグラウンド
アプリ	AIアプリ
ノートブック	DataRobot Notebooks

ワークベンチディレクトリ¶

To get started with Workbench if you are in DataRobot Classic, click DataRobot NextGen in the top navigation bar of the DataRobot application and select Workbench.

ワークベンチのディレクトリが表示されます。 ディレクトリはプラットフォームのランディングページで、ユーザーが属するユースケースのリストと、新しいユースケースを作成するためのボタンがあります。

最初のエントリーでは、ランディングページにようこそが表示され、ワークベンチで実行できる操作の簡単なハイライトが表示されます。 最初のユースケースが開始されると、ディレクトリには、所有または共有しているすべてのユースケースが一覧表示されます。

ユースケースの作成、管理、および共有に関する追加情報を参照してください。

サンプルワークフロー¶

The following images illustrate, at a high level, the predictive and generative workflows.

Predictive workflow¶

The following workflow shows different ways you can navigate through DataRobot's Workbench when using predictive modeling:

flowchart TB
  A[ワークベンチを開く] --> B((ユースケースを作成 / 開く));
  B --> C[データセットを追加];
  B --> D[エクスペリメントを追加];
  B --> E[ノートブックを追加];
  C -. オプション .-> F[データをラングリング];
  F -.-> G[エクスペリメントを作成];
  G --> H[ターゲットの設定];
  D --> L[データセットを選択];
  L --> H;
  H --> I[モデリングを開始];
  I --> J[モデルを評価];
  J --> K[予測をする]; 

Generative workflow¶

The following workflow shows different ways you can work with vector databases (VDBs), playgrounds, and LLM blueprints when using generative modeling:

flowchart TB
  A[ワークベンチを開く] --> B((ユースケースを作成 / 開く));
  B -. オプション .-> C[内部VDBを追加];
  B -. オプション .-> D[外部VDBを追加];
  C --> E[VDBを設定];
  D --> E[VDBを設定];
  E --> F[プレイグラウンドを追加];
  F --> G[LLMブループリントを設定];
  G --> H[チャット];
  H -. オプション .-> I[チューニング];
  I -. オプション .-> J[比較];
  J --> K[デプロイ]; 

次のステップ¶

ここから、次のことができます。

• ユースケースを構築します。
• データを追加してラングリングします。
• エクスペリメントを作成します。