モデル

モデルとは

これは大きな質問です。一般的に言うと、モデルとは何か別のものを表現したものです。建築家は建築デザインのミニチュアモデルを作り、ファッションモデルは服がどのように見えるのか確認できるように服を着てみせます。そして統計的モデルまたは数学的モデルは、データ間の関係性を表現します。機械学習とデータサイエンスでは、「モデル」という言葉が広く浸透しています。統計的モデルと数学的モデルは、記述分析から予測分析、さらには処方的分析まで幅広い用途で使用されます。本質的に、機械学習でモデルを開発する目的は、データからインサイトを抽出し、より良い意思決定に利用することです。予測分析では、アルゴリズムモデルにより、トレーニングデータに基づいて、どの結果がよりターゲット変数に当てはまる可能性があるかを判断します。アルゴリズムモデルは関係性の表現を構築し、データセット内のすべての特徴量間のパターンを導き出します。そこから、将来的に収集する類似データを使用して予測を立てることができます。建築モデルよりも抽象的ですが、より大きな像から本質を抽出した表現という考え方は同じです。

モデルが重要である理由

これは一目瞭然かと思います。モデルはあらゆるデータ分析の土台となります。モデルがなければ、私たちは 1+2=3 程度の単純な計算で足止めをされたままでしょう。統計的モデルがなければ、関係を判断する術はありません。予測モデルがなければ、データから予測を立てる術はありません。簡単なことです。

モデル + DataRobot

DataRobot は名前で、モデルはゲームです。DataRobot の自動機械学習プラットフォームにより、モデルの構築プロセスが自動化され、かつてはデータサイエンティストが自らの手で行わなければならなかった計算やコーディングの大部分が不要になります。つまり、データサイエンスの専門知識を問わず、あらゆる人が実用的な予測モデルを構築できるようになり、事業の収益に目に見える効果をもたらします。DataRobot プラットフォームはいわゆる「モデルブループリント」を実行します。これはメタモデルです。ブループリントには機械学習のアルゴリズムモデルが含まれますが、データの前処理、特徴量エンジニアリング、後処理の行程も含まれており、ビジネス上の問題に対してより関連性の高い予測を立てることができます。世界最高レベルのデータサイエンティストが考案したガードレールとベストプラクティスが組み込まれているため、可能な限り正確で実用的なモデルが実現します。それに加え、並列処理能力を備えており、多数のモデルを一度に生成できるため、データサイエンスの生産性と投資収益率が 10 倍に増大します。DataRobot には、生成される機械学習モデルの解釈可能性を高めるツールも用意されているため、ビジネスや業界の専門家は、実際にそれらのモデルを本稼働環境にデプロイするかどうかを最終判断する人に対し、インサイトをより簡単に伝達できるようになります。話がうますぎるとお考えの方は、もう一度考えてみるか、デモをリクエストしてください。実証してご覧に入れます。