DataRobot と Snowflake はこの度、両社のパートナーシップの下で初となる製品連携を発表しました。DataRobot の特徴量探索(特徴量エンジニアリングの自動化により、機械学習モデルで使用する重要な特徴量の新規作成が可能)が、Snowflake で利用できるようになりました。
詳しくはブログDataRobot の特徴量探索機能と Snowflake を連携、デモをご確認いただくには是非ウェビナーアーカイブをご覧ください。
Snowflakeのスノーベア氏とDataRobotのリトルジェフがtwitter上でコラボレーション中。フォローしてチェックを!
DataRobotコミュニティでは、「コミュニティラジオ」を月末の最終木曜日に放送しております。
「AIニュース」では、気になるAI関連のニュースをお届け。「DataRobot Dock」では、DataRobotのベーシックな機能を振り返って便利な使い方を紹介。
「コミュニティテーマ」では、毎月のデータサイエンス・トークテーマを設定し、メンバーの皆様からの様々な「投稿」をお待ちしております。生放送にて、パーソナリティが投稿を読み上げ、そのテーマのトピックについてお話をしたり、ゲストをお迎えしたりする予定です。
3月のテーマは「インサイト」です。コミュニティの「質問・ディスカッション」コーナーに投書欄を掲載しておりますので、ぜひお気軽に「投稿」お願いします。
めざせ投稿職人!放送で採用された投稿職人の方にはDataRobotロゴ入りグッズをプレゼント。第2回放送は3月25日(木)18:00開始です!お聴き逃しなく!
録音はPodcastにて配信中。隙間時間や移動時でも音声のみでお楽しみいただけます。
金融業界における AI 利活用 – 顧客ターゲティング Part 1
昨今の金融業界では法律・規制の変更による FinTech 企業や非金融事業者の参入に伴い、顧客獲得競争が激化しております。本稿ではそのような環境下でいかに顧客獲得を実現し、顧客理解を深化していくのかについて、具体的なプロジェクトのフローに沿ってご説明します。
需要予測は、企業のサプライチェーンを改善する上で重要な役割を果たします。需要予測の様々なシナリオの中で、新製品の需要予測は、過去の販売データがないため、最も困難な問題となっています。本ブログでは、新製品の需要予測をAIで行う方法と、それに伴う注意点を紹介します
DataRobotでは画像を特徴量の1つとして簡単にモデリングの中で使うことができ、この機能をVisual AIと呼んでいます。
しかし、Visual AIを使おうと思ったけど手元にある画像の種類が少なくて精度が安定しないかもしれない・・そのように思われたことはありませんか?
今回新たに登場した画像オーグメンテーション機能では、GUIでの操作で新たな画像を生成し精度の安定化を図ることができます。画像の回転やシフト、拡大縮小など事前に用意された様々な変換ロジックを選択するだけで簡単にランダム性のあるオーグメンテーションが可能です。ブループリントの一部として実行されるので、後からモデルチューニングの一環としてオーグメンテーション設定を試行錯誤するのも簡単です。もちろん、Visual AIで使用可能なモデルインサイトはすべて使用可能です。
画像オーグメンテーションはCloud(SaaS)版でご利用可能です。オンプレミス版は、4月末リリース予定のバージョン7.0でご利用可能になります。
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)。
計画メンテナンスの情報をお知らせいたします。
DataRobot クラウド版のサービス状況を随時ご確認いただけます。
メンテナンスやインシデントに関するEメールやSMSの更新情報を受け取るには、status.datarobot.comに登録してください。
DataRobot Universityの2021年5月分までのスケジュールです。
いつもの人気のコースに加え、Data Prep II、AutoTS I を実施します。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。
DataRobot、経営層向け「AI エグゼクティブ ラウンドテーブル」を開催
DX先進企業のヤマハ発動機、データ分析とAIの民主化のために実施したこと
データを意思決定の材料に使う「データドリブン経営」を実践したい企業にとって、最大のチャレンジがデータ分析人材の育成であろう。専門組織を設置し、デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める企業の参考になるのがヤマハ発動機の挑戦だ。その取り組みは「DX銘柄2020」選出という形でも評価されている。同社のリーダーにデータ分析スキルの民主化に関する詳細を訊いた。
徹底した「事業部門との対話」と「予測精度と期待値の定量化」─サントリーのAI推進リーダーが語る秘訣 | IT Leaders
自社のビジネスでAIを活用する取り組みを行う企業が増えているが、「PoC(概念実証)から先に進めない」「期待したような予測精度が得られない」といった声をよく聞く。そんな中、AIの業務適用を阻む壁に対して独自の方針・指標をもって臨んだ1社が、サントリーグループのIT施策を支えるサントリーシステムテクノロジーだ。とりわけPoCとPoB(業務適用検証)における目標の定量化に注力し、事業部門のユーザーにとって納得感の高いプロジェクトを次々と成功させている。同社AI推進チームのリーダーに取り組みの秘訣を聞いた。
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