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。
流通・鉄道・通信業界のお客様を担当し、技術ではMLOpsテクノロジーを中心に扱っているデータサイエンティストの濱上です …
SAPとDataRobot .incは、2023年3月に戦略的パートナーシップを発表しました。そこで、今回はどのような…
直感的なUIで誰でも簡単に扱うことができるDataRobotですが、実はPythonとRを普段から扱うデータサイエンティストやR&D部門の技術者の方々にもご活用いただいています。この記事ではPythonとRユーザーの皆様の生産性をさらに高めるDataRobotの機能をユースケース（事例）を交えながら解説します。
2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。Part 2では、金融庁の示すモデル・リスク管理における8原則を解説しながらAIサクセスとDataRobot MLOpsによってどのように対処できるかについて解説していきます。
2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。急速に進む金融機関のAIモデル活用ではAIモデルのリスク管理が、モデル・リスク管理では体制とそれを実現するシステムが重要になります。Part1では、3つの防衛戦などAIモデル・リスク管理における態勢構築を中心に解説。
Docs.datarobot.comはユーザーでなくても閲覧でき、DataRobot全製品の情報を得られます。この新しいサイトで DataRobotの重要なプラットフォームドキュメント、APIリファレンス、チュートリアルコンテンツを公開することで、私たちはデータサイエンスの民主化をさらに進めていきます。
一般的な教師あり機械学習では、条件が与えられた際の結果を予測するモデルをデータから生成します。現実の開発においては、逆に結果の予測値よりも最良の結果を与える配合条件が知りたいというケースの方が多いでしょう。本ブログでは、DataRobot最適化アプリによる材料配合の最適化と、その不確実性の取り扱いについて解説します。
DataRobotのデータサイエンティスト山本です。 今回はDataRobotの強力な機能の一つである特徴量ごとの作用に…
リフトチャートを更にもう一段深く分析するための、デュアルリフトチャート（Dual Lift Chart）について解説します。またの名をダブルリフトチャート（Double Lift Chart）と呼びますが、いずれにしてもあまりオンライン上に文献がありません
