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AI・機械学習の自動化ツールDataRobotがv3.0をリリース

(PR TIMES) 2017年04月25日(火)09時29分配信 PR TIMES

時系列データへの対応など注目の新機能が追加


関係者各位

2017年4月25日
DataRobot, Inc.

AI・機械学習の自動化ツールDataRobotがv3.0をリリース
時系列データへの対応など注目の新機能が追加


米国DataRobot,Inc.(本社:マサチューセッツ州ボストン)は、本日、機械学習自動化プラットフォームのDataRobotの新バージョン 3.0 のリリースをしましたことを発表いたし ます。今回の新バージョンでは、時系列データへの対応開始など、注目の新機能が多数追加 されました。日本国内では5月1日より販売開始を予定しています。


●時系列データへの対応開始
[画像1: https://prtimes.jp/i/25592/5/resize/d25592-5-285347-0.jpg ]


時系列データの特性を理解し、自動的に学習データのパーティショニングを行うことができるようになりました。これにより、時系列データに内在する過学習 などの問題を回避し、正確なモデルを生成していただくことができます。
日付・時間型の変数から自動的に曜日・月・日などの情報を抽出し、別特徴量としてデータセットに自動追加。これにより、元データからは導くことの難しかったパターンの発見につながります。


●ビギナーモード
[画像2: https://prtimes.jp/i/25592/5/resize/d25592-5-704677-1.jpg ]


専門的な情報を表示しないことにより、データサイエンティストではないユーザーの方が、更に簡単にモデルの生成・利用をして頂けるユーザーインターフェイスモードを提供します。


●最新の機械学習アルゴリズムの追加
[画像3: https://prtimes.jp/i/25592/5/resize/d25592-5-253054-2.jpg ]


自動化された分析ワークフローにおける前処理段階でクラスタリングアルゴリズムを利用した新しい分析テンプレートが追加されました。


●その他の機能
-リーズンコードのAPIサポート
-LDAP認証のサポート
-セキュリティの強化
-リソースモニタリングツールの提供
-監査ログのアプリ内閲覧


今回のバージョン3.0のリリースにあたり、DataRobotのユーザー企業である、トランスコスモス株式会社 デジタルマーケティング・EC・コンタクトセンター統括 DMP戦略部部長の北出大蔵氏は「今回のバージョン3.0のリリースにおける時系列データへの対応は、弊社が提供するDMPサービス ”DECode”においても期待していた機能です。これによって、ECサイトの在庫や問合せ入電の予測など、より多くのビジネスシーンでDataRobotを適用できると考えています」とコメントしています。


<DataRobotとは>
DataRobotは世界で最も先進的なエンタープライズ機械学習プラットフォームです。機械学習プロジェクトの各ワークフローを大幅に自動化することでデータ活用を飛躍的に向上させます。優れたユーザーインターフェイスによる高い操作性だけでなく、一般的な機械学習ツールでは機械学習フローをデータサイエンティストが設計しなくてはならないのに対し、事前にソフトに埋め込まれた世界最強(注1:弊社にはデータサイエンティストのコンペサイト、Kaggleにて世界1位にランクインしたデータサイエンティストが多数在籍しています)のデータサイエンティストの知見を自動で選択します。それにより、誰でも簡単に超高精度の 予測モデル生成を行えます。高速なモデル生成に加え、モデルのビジネス導入までを自動化 しているため、事業への展開がスムーズに行えます。

既に国内においても大阪ガス株式会社、トランスコスモス株式会社、パナソニック株式会社、三井住友カード株式会社、株式会社リクルートホールディングスなど様々な業界での導入実績がございます。


<DataRobot,Inc.とは>
2012年に米国マサチューセッツ州ボストンにて設立。現在はアメリカのほか、日本、イギリス、ウクライナ、シンガポール、オーストリア、ベラルーシ、インド、アメリカ、インドなど世界に営業拠点を置いてビジネスを行なっており、スポーツ、金融、ヘルスケア、小売ほか、幅広い業界で採用されています。


本件に関するお問い合わせ先
DataRobot,Inc. ジャパンマーケティング担当 小林奈津子
natsuko.kobayashi@datarobot.com
https://www.datarobot.com/jp/



プレスリリース提供:PR TIMES

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