コラボレーションと共有
手作業による管理を、思いどおりの操作ができるワークスペースに切り替えましょう。プロジェクトを共有してコラボレーションを広げることもできます。
生成 AI の「レシピ」のさらなる改良
プロンプトやチャンクの戦略など、生成 AI の「レシピ」を細かく調整して、自社のニーズに完全に適合させます。
信号のフィルタリングとノイズの除去
複数の問題設定を評価して最も関連性の高い特徴量を検出し、最も有意義な要因を特定することに力を入れます。
実験の追跡と最適化
データの前処理やパラメーター設定、モデルをさまざまに組み合わせてテストし、最もパフォーマンスの高いモデルを本稼働用に選択します。
生成 AI へのプロンプトと入力を適切に構造化して作成
DataRobot は AI の「ブラックボックス」に光を当て、ユーザーがより細かな制御を行えるようにします。今回、プロンプトを操作して調整を加えたり、さまざまなチャンク化戦略を活用したりすることが可能になりました。口調や応答の長さなど、有用性に関わる要素を自社のニーズに完全に合わせることができます。また、多様なプロンプトをさまざまな大規模言語モデル（LLM）に送信し、ハイパーパラメーターやプロンプトテンプレートを試してみることも可能です。
フルマネージドのノートブックとワークスペースでコラボレーション
ユーザーはフルマネージドのホスト型ノートブックを活用することで、インフラストラクチャではなく AI の構築に集中できます。どのような方法でも自由に始められます。事前構築済みの AI アクセラレーターテンプレートを使用することも、Notebooks Code Assist を使って Azure OpenAI と統合することもできます。もちろん、自作のテンプレートを取り込んだり、まったくのゼロから開始したりすることも可能です。DataRobot のノートブックは、柔軟性を備え、ユーザーによる制御とコラボレーションを可能にします。これには変更履歴機能も内蔵されています。DataRobot SDK とオープンソースライブラリを活用して独自のモデル、タスク、依存関係、環境を作成し、そのワークフローを、DataRobot がネイティブに備えるスケジュール機能を使って自動化することもできます。
モデルの豊富なライブラリを使って自身のユースケースで学習
ディープラーニング、時系列予測、マルチラベル分類、異常検知など、多様なデータサイエンス課題に対応します。ほんの数行のコードを入力するか、単純に［開始］をクリックするだけで、DataRobot は各 AI ユースケースに合わせたモデルを生成します。ユーザー独自のモデル以外にも、Eureqa、ディープラーニング、遺伝的アルゴリズムベースのモデルなどを生成でき、さまざまなサンプルサイズ、特徴量、自動前処理ステップにも対応します。このため、多様な種類のモデルとその組み合わせを検討でき、より多くのモデリング手法を試すことができます。また、問題の迅速な解決に役立つモデルファクトリーをすばやく作成することもできます。
ニーズに合わせたモデルの調整とカスタマイズ
モデルのカスタマイズとチューニングを完全に制御できます。DataRobot では、各モデルで実行されているアクティビティの明確なスナップショットを取得できます。パイプラインの進捗確認、ハイパーパラメーターの調整、カスタムの前処理やアルゴリズムの追加、独自のモデルやタスクの挿入といった操作を簡単に実施できます。
DataRobot のプラットフォームはあらゆる面で柔軟性を大切にしています。このプラットフォームの運転席に座れば、自分のニーズに完全に適合するモデルを作り上げられます。
スピード、インパクト、スケールを実現できる DataRobot を世界中の企業が信頼
