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コミュニティラジオ「DataRobot充電中」Podcast

コミュニティニュースレター2021年4月号

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モデレータ
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新緑の季節、みなさまいかがお過ごしでしょうか。大型連休が控えておりますが、なかなか外出しにく状況です、DataRobotの最新のコンテンツを使って自己研鑽する機会としてご活用いただくのはいかがでしょうか。

SDGs17のテーマ実現をAIの力で支援する「AI for Good」プログラム、6/10(木)に開催されるAI Experience Virtual Conference 2021のお知らせをお届けします。

 

DataRobotからのお知らせ 

「AI for Good: Powered by DataRobot 」日本版を開始

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4月22日はアースデーです。地球のことを考えて、AIでできることにチャレンジしませんか?

 

エンタープライズAIのリーダーである DataRobot, Inc.は、2019年より米国で実施する「AI for Good: Powered by DataRobot」の日本版プログラムの展開およびパートナーの募集を開始することを発表いたしました。

 

DataRobotは、データとAIを使って、人類の共通の社会課題の解決に貢献できることがないかを考え、AI for Goodプログラムをはじめました。AIを活用して、国連の持続可能な開発目標(SDGs)をはじめとした社会貢献に取り組んでくださるパートナーを募集しています

 

AI x SDGs 水へのアクセスの問題をDataRobotで支援 Global Water Challengeの活用事例

DataRobotコミュニティラジオ

 

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。

4月のテーマは「教育・組織」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3回放送は4月22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。

 

「AI Experience Virtual Conference 2021 AIによるデータ活用の革新がDXを実現する」開催のお知らせ

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AI Experience Virtual Conferenceでは、デジタル変革の推進時に直面する業務改善、AI人材育成や組織づくりなどの課題をデータやAIでいかに解決できるか、イノベーターによる基調講演、DX、AI、データサイエンスのリーダーによる国内外の先進企業の取り組み事例を主にご紹介します。


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DataRobot ディベロッパーミートアップ vol.1

DataRobotのテックに特化したDataRobotディベロッパーコミュニティのミートアップを開催します。 データサイエンスというよりは、システムアーキテクチャ、レファレンスアーキテクチャ、API活用、周辺システム連携、データベースやデータ加工といった技術的なトピックを中心に、データエンジニアの方に特化したミートアップを目指しています。 社内で気軽にそういうトークをできる同僚がいない、他社の実装を知りたい、DataRobotユーザーの皆様同士で情報交換できる場作りを目指します。皆様のアウトプットを期待しています

 

ライトニングトーク大会を併設します。ライトニングトークとは、決められた時間(5分)で、ひとつのテーマについて自由に発表します。テーマは、DataRobotのAPI活用、PythonやRの連携を自社ではこうやっている!モデルデプロイ、運用のテクニックについてお好きなテーマをお選びください

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注目のコミュニティ記事

Data Prep(旧Paxata)チートシート

 

Data Prepで行えるデータ加工のコマンドと結果を2ページにギュッと凝縮しており、目的の加工を行う為のコマンドを素早く探せることを目指して作りました。

 

kaggleスキルのビジネス活用DataRobot実践編ビデオ

 

ビジネスの活きた実テーマとkaggleのアドバンストな技術の接点が知るまたとないウェビナーの録画!

Kaggleのディスカッションであまり触れられることのない貴重な体験談を公開!


記事の閲覧にはコミュニティへのユーザー登録が必要です。

 

最近のDataRobotブログ

SHAP を用いて機械学習モデルを説明する

 

機械学習モデルをビジネスで活用するには、なぜその予測がなされたか等、高い解釈性・説明性が求めらます。DataRobotは従来よりPermutation ImportanceやXEMP等の手法でそれを実現してきました。本記事では最近のアップデートで可能になったShapley Valuesを応用したSHAPによる特徴量の影響度算出について解説します。

 

2021年に AI で成功するための 10 の鍵 l DataRobot

 

AI ソリューションを導入することで組織は巨大な利益を得られますが、AI ドリブンな組織を実現するのは簡単なことではありません。本 eBook『​2021 年に AI で成功するための 10 の鍵​』では、この課題にどう取り組むべきかをテーマにしています。

 

データドリブンとAI活用 l DataRobot

 

今『データドリブン』『データドリブン企業』がバズワードになっています。しかし品質管理分野では古くから、データドリブンという経営戦略が存在していました。では、データドリブンの本質は企業でのAI活用が進みつつある現在において、以前から変容したのでしょうか?また、データドリブン企業であることはAIを導入して成功を収めるのに有利なのでしょうか?本稿ではこれらのテーマを考察します。

DataRobot製品アップデート:

 

自動特徴量探索のSnowflake連携

前回のニュースレターでもご案内した「自動特徴量探索のSnowflake連携」がすべてのDataRobot(クラウド版)のお客様で使用できるようになりました。セカンダリーデータセットがすべてSnowflakeにある場合、行のフィルタリング処理などが自動的にSnowflakeにオフロードされることで、Snowflakeの高速性を生かした高速な自動特徴量探索が可能になります。

チャレンジャーモデルの分析

モデルを実運用すると、時間経過に伴って精度が劣化することは珍しくありません。そんな時「別のモデルだったらどれくらい精度が出ていたのだろう?」とシミュレーションしたいと思ったことはありませんか?

「チャレンジャーモデル」機能では、デプロイモデルに対してチャレンジャーモデルを設定し、実際の予測リクエストを非同期で実行して精度をシミュレーションすることができます(6.1よりベータ)。これにより「仮に別のモデルをデプロイしていた時の精度」をリアルに算出することができ、デプロイ置換の重要な参考情報とすることができます。

チャレンジャーモデルは「MLOps」のライセンスでご利用可能です。

デプロイ承認ワークフロー

デプロイ承認ワークフローを使用すると、デプロイ作成時や削除時などのイベント発生時に承認フローを起動するかどうか、などのポリシーを設定できます。6.2でリリースされて以来デフォルトではオフの機能(「グローバル承認ワークフローを有効にする」の有効化が必要)でしたが、全MLOpsユーザーに対して有効化されました。

デプロイ承認ワークフローは「MLOps」のライセンスでご利用可能です。

DataRobot計画メンテナンス情報:

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に関する最近のメディア記事

 

 

メディア記事のお知らせ

【DataRobot社×パーソルキャリア 特別インタビュー】AIの民主化によってビジネスを前に進める――DataRobot活用プロジェクト

 

パーソルキャリアでは、2017年からDataRobot  を導入し、データ活用を推進してきました。導入してから4年間、どのように現場への普及やデータ活用の文化醸成を図ってきたのか、今回はDataRobot社でデータサイエンティストを担う香西様と、パーソルキャリアのデータ共通BITA部に所属する二色、李にインタビューを実施。それぞれの立場からどのようにデータ活用を実現してきたのか、話を聞いてみました。

データ活用で実現する「心と身体のヘルスケア」 ~生活者起点のビッグデータ×AIの可能性~

ひとりひとりの生活に新たな価値を提供するサービスは、どのように作られるのか――ライオン株式会社でマーケティング領域の分析を担う米谷氏と、その取り組みを支えるNTTデータAI&IoT事業部の担当者に話を聞いた。



GSユアサは自動車用バッテリー販売予測にAI活用し精度向上 | EnterpriseZine

 

AIというと自動翻訳や自動運転、あるいはゲームの対戦相手など、これまでにない新しいものをイメージしてしまいがちだ。しかし、そうとは限らない。昔からある業務に導入して成果を出すこともできる。GSユアサはバッテリーの販売予測をAI活用で精度を高めることに成功した。

 

ヤマハ発動機のAI人財育成術は? 世界5000万ユーザーと1対1で向き合う組織の作り方

 

DX推進の渦中にあるヤマハ発動機はデータ基盤整備と同時にAIを生かした顧客接点の最適化を模索中だ。ここで重要になるのはデータサイエンティストの活動の生産性向上と、データを扱える人材の拡大だ。スモールマスマーケティングを目指すヤマハ発動機はこの二つの課題にどう取り組んだか。担当者に話を聞いた。

DataRobot コミュニティTIPS! 

 

コミュニティリニューアル中!

普段からウェビナーの録画をご覧いただいたり、質問を投稿できるデータサイエンス特化型のDataRobotコミュニティをより使いやすくするために、リニューアルに着手しました。

 

ニュースレター購読

 

ニュースレターの購読を選択できるようになりました。

同僚の方にもニュースレターを購読をおすすめいただき、下記のサイトからメールアドレスをご登録いただけます。

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本ニュースレターに関するお問い合わせは、newsletter-jp@datarobot.com までお寄せください。

お知らせ
DataRobotコミュニティにようこそ!

コミュニティラジオ「DataRobot充電中」Podcast

DataRobot クラウド サービス状況

AI活用事例集 DataRobot PathFinder

書籍「DataRobotではじめるビジネスAI入門」
発売中


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