ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークアルゴリズムはモデルを収集したものであり、非線形的なパターンや変数を再利用できるパターンの捕捉に長けています。
過去 10 年で、ニューラルネットワークの人気が復活しました。最先端のニューラルネットワークは基礎的要素を集めたツールキットであり、モデル作成者はこれを使用して、解決したい問題を正確に表現するモデルを設計することができます。ニューラルネットワークライブラリは、モデルをデータにフィッティングするプロセスを高速化するツール（自動差別化など）を提供します。
ニューラルネットワークが重要である理由
ニューラルネットワークは、シグナルが多くノイズの少ない環境でよく成長します。つまり、ターゲット変数に関連性のある情報が多く、無関係なデータやランダムな乱高下が少ないという意味です。このような問題には、一般的な機械学習モデルでは導き出すのが難しい複雑な関係性があります。また、ニューラルネットワークモデルは、XGboost などの従来の機械学習モデルを補完します。両方のアプローチを組み合わせることで、優れた相乗効果が生まれます。
ニューラルネットワーク + DataRobot
DataRobot のモデルブループリントには、「あらかじめ設定された」ニューラルネットワークモデルがいくつか含まれており、自動機械学習によって容易に解決されるビジネス課題に適用できます。これらのモデルは、非常にシンプルなニューラルネットワークから、非線形シグナルの捕捉に長けている最先端のモデルまでさまざまです。DataRobot は、「fasttext」というニューラルネットワークモデルも採用しており、最先端のテキストマイニングが可能になります。医師のメモから商品レビューまで、あらゆるものからインサイトを収集するのに最適です。