DataRobotユーザーの皆様、
早いもので、2020年も終盤に差し掛かってまいりました。リモートワークがすすんだり、イベントもオンラインで開催される等大きな変化がありました。2020年を締めくくる、AI Experienceの開催をご案内します。
12/9 - 12/10開催決定!AI Experience Virtual Conference
「劇的な変化の今、AIでビジネスの現場が加速する」をテーマに、ビジネスを加速し続けている最先端事例を紹介する2日間となります。
また、先日DataRobotの第2回ユーザー会・オンラインミートアップを開催いたしました。もう一度みたい!、都合で参加できなかった方のために、現在、オンライン期間限定公開中です。ぜひ御覧ください。AIXでも、サントリーシステムテクノロジーの坂本様、ヤマハ発動機様の基調講演が予定されています。ぜひ事前に御覧ください。
クリスマスアドベントカレンダーのご案内
早いもので、2020年も年末が近づいてきました。12月になるとクリスマスの時期です。
DataRobotは、Qiitaのアドベントカレンダー企画に参加しております。
アドベントカレンダーとは本来、12月1日から24日までクリスマスを待つまでに1日に1つ、空けるとチョコレートやソックスなどが中に入っていて、楽しみながら開けていくカレンダーです。WebでのAdvent Calendarは、その風習に習い、12月1日から25日まで1日に1つ、みんなで記事を投稿していくというイベントです。
毎日新しい記事が投稿されます。DataRobotに関する記事が毎日楽しみにお待ち下さい。
記事を投稿くださる方も募集しております。iPad Air 256GB、Nvidia Jetson、データサイエンス書籍の詰め合わせといった、DataRobotサンタがプレゼントをご用意しております。
「劇的な変化の今、AIでビジネスの現場が加速する」をテーマに、ビジネスを加速し続けている最先端事例を紹介する2日間となります。
Day1では、「ものづくりAI」の先進事例をご体感いただき、Day2では、「大変動の時代のAIによる需要予測」の先進事例をご紹介します。基調講演にはヤマハ発動機株式会社(Day1)、一般社団法人リテールAI研究会 (Day2)の登壇を予定。また、ユーザー事例講演にはライオン株式会社、株式会社資生堂をはじめ数社の登壇を予定しています。DataRobot AI Experience に、ぜひご参加ください。
お申し込みはこちら(参加費無料)
11月19日(木)に、AI教育とAIコミュニティづくりをテーマに、第2回オンラインユーザーミートアップを開催しました。もう一度みたい!というお声を多くいただき、またご都合が悪くご参加いただけなかったユーザーの皆様向けに、録画を12/10まで公開します。
AIや機械学習を学ぶといっても、データサイエンティスト、シチズンデータサイエンティス
ト、ビジネスリテラシーとしてのAIと、役職や立場によって求められるものが変わってきます。それぞれのお立場で、DataRobotを活用いただいてるユーザー各社の教育やコミュニティへの取り組みをご紹介いただきました。
AIXでも、サントリーシステムテクノロジーの坂本様、ヤマハ発動機様の基調講演が予定されています。ぜひ事前に御覧ください。
スピーカー(アジェンダ順)
平野町アナリティクス 坂本 健后 氏(サントリーシステムテクノロジー株式会社)
三菱UFJ信託銀行 岡田 拓郎 氏
グロービス経営大学院 鈴木 健一 氏
ヤマハ発動機 藤井 北斗 氏
準備が整ったセッションから順次公開しております。
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Kaggleコンペに参加してみたいと思っていても、現在進行中のコンペの課題が難しくて、あるいはデータサイズが大きくて、なかなか一歩踏み出せないと思う方が多いと思います。実は既に終了したコンペの中で、面白くて挑戦しやすいコンペが数多くあります。今やっても良い勉強になる7つのコンペをお勧めします。
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COVID−19のような緊急時には、SNS上に信ぴょう性が疑われる情報が大量発生します。人でのファクトチェックは間に合わず、AI支援が求められています。そこで、NTTデータ社がDataRobotを活用して、機械学習で新型コロナウイルス関連ツイートのデマ判定が可能か検証しました。この取り組みをご紹介します。
金融市場におけるAI Part4: ベストプラクティスは力なり
本ブログシリーズでは、証券業界全般における AI の活用について考察し、フロントオフィスでの機械学習を「従来の」クオンツと比較して、特に機械学習を自動化することでクオンツ運用プロセスがどのようにパワーアップし効率性が向上するのかを説明しました(Part 3)。今回は、機械学習モデルが机上で良く見えるだけでなく、実際に本番環境において新しいデータで動作するように、推奨事項を説明します。また、DataRobot の統合されたベストプラクティスとガードレールがどのように役立つのかを見ていきます。
本ブログでは、フロントオフィスで機械学習を自動化することのメリット、問題をフレーミングすることの重要性、機械学習の自動化技術を導入することで調査可能な問題空間がどのように広がるのかを見ていきます。さらに、機械学習アルゴリズムの選択が、単に探求対象のパラメーターの1つとして考えるべき理由についても説明します。
機械学習モデルの予測値が大きく外れたとき(あるいはその恐れがあるとき)、「なぜそのような値を出したのか?」という疑問を持つのは自然なことですが、機械学習アルゴリズムでそのような説明ができることは必ずしも当然のことではありませんでした。
予測の説明は、DataRobotで説明可能なAI、信頼可能なAIを実現するための主要な機能の一つです。一つ一つの予測について、どの特徴量の値が寄与していたのかを明らかにすることができます。
今回のアップデートでは、時系列プロジェクトでも予測の説明機能を使用できるようになりました。予測ポイントごと、系列ごと(複数系列の場合)に、個々の予測に大きく寄与した特徴量とその値を知ることができます。
詳しくは、ぜひコミュニティの記事をご覧ください!
そのほかのDataRobotクラウド版の最新アップデート情報もDataRobotコミュニティで随時ご提供しています。
これらはDataRobotコミュニティの登録ユーザーの方であればどなたでもご覧になれます。この機会にぜひDataRobotコミュニティにご登録ください (登録ガイドはこちら)。
2021年2月分までのDataRobot Universityコースが設定されています。いずれも人気のコースですので、ぜひお早めにご計画の上お申し込みください。
各コースの詳細および申し込みはhttps://jp.university.datarobot.com/page/datarobot-university
をご参照ください。
プレスリリース
DataRobot、Altimeter Capital主導で 2億7,000万ドルの資金調達を達成
コミュニティでは、ユーザーの皆さんが楽しみながら活動していただけるように、ゲーミフィケーション機能が用意されています。特別な記念日にログインすると、バッジがもらえます。
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