DataRobot Python SDK 活用ウェビナー vol.1

DataRobot データサイエンティストと DataRobot Python SDK を使って様々な課題に取り組もう

DataRobotは、Kaggleグランドマスターなどトップデータサイエンティストによって創業された革新的な企業です。DataRobotのデータサイエンティストたちは、AIを実ビジネスに適用する際の課題を解決するため、「DataRobot AI アクセラレータ」を開発しました。このツールは、様々な業界課題や機械学習問題に対応する分析フレームワークを提供し、DataRobot APIを活用してカスタマイズも可能です。
本勉強会シリーズでは、DataRobot AI アクセラレータとDataRobot Japanのエキスパートたちの知識を活用し、様々な業務課題の分析方法や、AI開発プロセスの効率化、データサイエンス技術の適用、既存インフラとの連携等について学びます。実践的な内容と質疑応答を通じて、ビジネス価値創出を加速する方法を習得できます。

• DataRobot AI アクセラレータ
• DataRobot AI 紹介ブログ
  
  

今回のテーマ： 「AIモデルを利用した高度な要因分析のススメ」

登壇者： Shinpei Ijichi（データロボットジャパン データサイエンスチームリード）

こんな人におすすめ：

• 機械学習技術を使って要因分析を行いたいと思っている人
• 機械学習技術を使って数百行から数千行程度の「スモールデータ」を分析したい人
• 要因候補となる説明変数が多いので、合理的に重要な説明変数に絞り込む方法を知りたい人

目的と概要：

• 機械学習モデルを使った分析は、スモールデータでモデルを学習するとデータのバイアスの影響を大きく受けてしまうため、学習条件を変更するとモデルの精度や重要な特徴量が大きく変動するリスクがあります。
• 一方で、医療業界や製造業の研究開発部門では、学習に使えるデータが少ない場合があります。
• 本勉強会では、限られたサイズの学習データからでも合理的に目的変数と強い関係性を持つ『本当に重要な特徴量』に絞り込んで要因分析を行うための方法論を解説し、そのために開発されたAIアクセラレータ『Robust Feature Impact Script』をご紹介します。

DataRobotトライアルのご案内

DataRobotでは、トライアル環境を提供しています。以下のURLからアカウントを作成し、DataRobotの主要な機能をお試しいただけます。
https://www.datarobot.com/jp/trial/
機械学習モデルの開発や運用に興味がある方、すでに携わっている方も、ぜひこの機会にDataRobotを体験してみてください。DataRobot AI アクセラレータを含む様々な機能をお試しいただき、AIプロジェクトの効率化と価値創出の加速をぜひご体感ください。
ご質問やサポートが必要な場合は、アカウント作成時に提供される連絡先情報をご利用ください。より詳細な情報や個別のデモンストレーションをご希望の場合は、DataRobotの営業担当までお気軽にお問い合わせください。
ぜひトライアル環境でDataRobotの機能を体験し、貴社のAIプロジェクトを加速させてください！

たくさんの方のご参加をお待ちしております！

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