DataRobot ブログ

近年注目が集まるReal World Data（RWD）に機械学習を適切に用いることで素晴らしい知見が得られた事例が報告されています。本稿では、医療関係者や創薬研究者がRWD分析で成功するためのヒントを得ていただくために、機械学習を使用したRWDの分析で気を付けるべきポイントを紹介します。

「DataRobot AI アカデミー」では、機械学習を企業がビジネスに活用するために必要なプロセスを網羅的に学びます。機械学習を多くの企業に導入してきたDataRobotのナレッジがぎっしり詰まったカリキュラムとなっており、座学だけでなく演習を多く含む実践形式のコンテンツとして提供します。講師陣を務めるのは、DataRobotにてCFDS（カスタマーフェーシングデータサイエンティスト）として、日々顧客とデータサイエンスの課題解決に取り組むデータサイエンティストです。中には現役Kagglerとして活躍している者や、金融、保険、製造、製薬、小売など、各種のインダストリーのスペシャリストのメンバーが、それらの事例も惜しみなく提供します。最新のデータサイエンススキルや、あらゆる業種、業界での事例を学べることも、本アカデミーが他のデータサイエンス講座と一線を画しているポイントです。

本ブログではAIで活用するデータを管理するデータプラットフォームの一つであるDWHをテーマとし、DWHの最新動向やDataRobotとの接続方法および効果的にDWHを活用するため方法について説明し、モデルデプロイの観点からAIの時代に最も優れているDB選択の方法を解説します。

AI/機械学習を使って要因分析を行うとき、事前に要因の候補に関する知識を上手に整理して仮説を立てておくと、適切な特徴量からモデルを構築できて分析の成功確率が高まります。そして、QCサークル活動など、産業界で品質管理活動に携わる人達が利用してきたドメイン知識整理の手法はデータサイエンティストにとっても非常に有効です。

コロナウイルスは、流通・小売・外食産業に非常に大きな影響を及ぼしています。ただ、影響のされ方は、業種・商品・地域によって大きく異なります。このブログでは、現状を分析し、それを元に、この未曾有の事態を生き抜くために、機械学習を活用した対処法を考察します。

新型コロナウイルスによる製造業に対する影響は、甚大なものとなるでしょう。その状況を考察し、この困難を乗り越え、またポストコロナ渦の世界でさらに成功するためのAI活用のヒントをご紹介します。

DataRobotの最新リリースである6.0では、データ準備の自動化としてPaxata、モデリング技術の進化として画像特徴量、モデル運用としてML Ops、そしてモデル利用の迅速化としてAIアプリケーションが利用できるようになり、機械学習のエンドツーエンドでの自動化の幅が一気に拡大しました。

金融業界においてもCOVID-19はマーケットへの影響、外出自粛や中止要請による生活スタイルの変異による経済活動の変化と様々な影響を及ぼしています。このような激動な時期におけるAI活用はとても注意が必要になります。私たちは各々の健康を守ることを最優先にしながらも、経済活動を止めないために今の時期に考えなければならないことが多々あります。本ブログでは、これまでAIを活用していた分野における影響、今の時期にこそチャレンジする価値のあるAI活用領域について紹介していきます。

COVID-19が拡大を続ける中で医療資源の枯渇がより深刻な問題となっています。医療資源割り当ての意思決定を支援するために、COVID-19に感染された患者が重症・重篤化するかを予測するモデルを作成する世界中の取り組みやDataRobotの取り組みをご紹介していきます。