サプライチェーンの「DX」という言葉がメディアで日々取り上げられる一方で、「どこから 手をつけて良いのかわからない」「どんな体制が必要なのか」といった 声が多く聞かれます。遅れていると指摘される日本の DX をどう進めて いくべきなのでしょうか。現場起点で AI 活用に取り組み、全社的に AI 活用を推進しているヤマハ発動機株式会社の大西 圭一氏とダイハツ 工業株式会社の太古 無限氏に、DX を推進するプロジェクトをどう立ち上げ、どう広げていったのかを聞きました。
本ブログでは、単調性制約を用いたモデル結果の解釈性を向上するためのモデリング手法や制約の仕組みなどをご紹介します。また通例、単調性制約を適用するモデリングではコーディングが必要になりますが、DataRobotではGUIを用いて容易に適用できるのでその設定方法についてもお伝えします。
機械学習モデルがどの特徴量から学習したか DataRobotのデータサイエンティスト、緒方良輔です。この記事では、機械学…
DataRobotのデータサイエンティスト山本祐也です。 今回は2018年7月に開催しましたワークショップ「機械学習を使…
要因分析と因果解析の基本理論を紹介し、機械学習がどのように使えるかを解説
こんにちは。DataRobotの坂本康昭です。今回のトピックはマシューズ相関係数 - Matthews Correlat…
DataRobotの自動特徴量エンジニアリングをご紹介
機械学習における各ステージごとの指標の選択の仕方、それぞれの指標の特性に付いて紹介します。また、DataRobotにおいてどのように指標が選択され、どのようなケースにおいてマニュアルで変えるべきかに付いても紹介しています。
DataRobotの山本です。 今回はDataRobotを使った入力データの最適化についてご紹介したいと思います。 例え…
