機械学習のデータ準備をもっと簡易に、高速に
AIプロジェクトで起こりやすい課題やつまずき
- 予測モデルはスピーディに構築できるのに、前段のデータ準備にかなりの時間がかかってしまう。
- 機械学習は民主化できても、必要なデータはデータサイエンティストやシステム部門に依頼しないと作成できない。
- 加工の手順が決まっているデータは、取得から加工、エクスポートまで一連の流れを自動化したい。
Paxataで解決しませんか？
Paxataはデータプレップの機能を提供し、様々な用途のデータを加工整形できるデータ準備基盤です。
GUIで簡易にデータの加工を定義できるため、プログラムや専門のツールに習熟していない方でも自由に扱うことが可能です。DataRobotとPaxataを組み合わせることで、学習用の教師データの準備や、予測用のデータの加工、DataRobotへのデータの投入、DataRobotから予測結果を取得するところまで、DataRobotによるAIの民主化をデータ準備の部分で支えるソリューションとなっています。
データ準備でAIプロジェクトを加速！
Paxata×DataRobotでできること
スキルを問わず、DataRobotの予測に必要なデータを準備できる
Paxataの一番の利点は誰でも簡易にデータを扱える、わかりやすいUIです。
データの加工に長けた高度なスキルを持つ達人から、Excelでデータを加工する業務担当者まで、どなたでもPaxataでデータの加工を定義し、DataRobotでのモデル作成、予測の取得に活用していくことが可能になります。
モデルの精度を高めるためのトライアンドエラーが容易に
Paxataでは加工の定義を「プロジェクト」として作成し、加工処理の再実行や編集、修正が可能です。データを様々なパターンで加工し、出力、DataRobotで学習して精度をチェックする、というプログラムで実施しても煩雑な処理を、Paxataではプロジェクトを編集しデータを出力することで繰り返し実行することが可能になります。
DataRobotの予測結果を自分でスケジュール化して取得
予測結果を取得するには、予測モデルと作成した本人が自分でDataRobotのAPIを実行して結果を取得するか、ブラウザからDataRobotへアクセスして予測結果を取得する操作が必要になります。Paxataなら、予測させたいデータに対して必要な加工をPaxata上で実施するなかで、DataRobotで公開されているモデルから予測結果を取得し、Paxata上に表示することができます。Paxataのスケジュール機能を併用すると、定期的に予測結果を含んだデータを生成させることも可能になります。
Paxataについて
