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DataRobotの真価を発揮するためには、モデルを使用して予測を実行する必要があります。これは一般的に「モデルデプロイ」と呼ばれるプロセスです。DataRobotには様々なデプロイ方法があり、ユースケースによって最適なものを選択できます。ここでは、モデルリーダーボードから始まり、異なるユースケースのニーズに対応するDataRobotモデルのデプロイ方法を確認してみましょう。
モデルリーダーボードから、予測を行うモデルを選択します。ここでは "最も精度が良い"というラベルのついたものを使用していますが、ユースケースに応じた適切なモデルを選択することができます。
モデルの詳細の下には、モデルをさらに調査/活用するための多くの方法を提供するタブのセットがあり、その中には「予測」タブも含まれています。
予測を作成（別名：ドラッグ＆ドロップ)
デプロイ
DataRobot Prime
ダウンロード
図1. DataRobotから予測値を取得する方法
上記のオプションはそれぞれ予測の実行方法が異なりますので個別に見ていきましょう。
予測を作成ほとんどの人は、DataRobotの最初のデモ中にこのオプションを見たり、初期のフィッティング後にアドホックに予測をしたり、モデルのパフォーマンスをテストしたりするのに使用しています。このような様々な場面で利用できるため、データサイエンティストとアナリストの両方に非常に人気のある選択肢となっています。
ユーザーによる使用例
データサイエンティストにとっては、モデルの検証やアドホックなスコアリングに役立ちます。
アナリストや経営者にとっては、月次/四半期ごとのスコアリングに便利です。
機械学習に慣れていない人にとっては、この用語は最初は少し誤解を招く可能性がありますが、意味するところは、API (Application Programming Interface)を介してDataRobotモデルを利用可能にするということです。これにより、レコード単位ごと、または複数レコードをバッチ単位でスコアリングすることができます。このオプションでは予測の説明を含めることができ、ユーザが必要な予測結果に対するより詳細な説明を提供することができます。
これは、予測結果を内部システムにインテグレーションする場合に最も一般的な方法論です。
ユーザーによる使用例データサイエンティストにとっては、これは実環境でモデルをスコアリングするのに役立ちます。
アナリストやエグゼクティブにとっては、これは通常、既存のビジネス・システムやカスタマー・サポート/コール・センター用のカスタム・アプリケーションから透過的に実行されます。
DataRobot Primeは、作成したモデルをDataRobotアプリケーションの外部で使用するために最適化(近似モデルを作成)することで様々なメリットを提供します。作成後は、これらのモデルをPythonコードまたはJavaコードとしてエクスポートし、エクスポートしたスクリプトを実行することができます。DataRobot Primeは、特徴量の型変換を含むモデルもサポートしています。
DataRobot Primeのモデルは、リーダーボード上のほとんどのモデルに対して構築することができます。しかし、条件によってはモデルを最適化することができない状況もあります。(DataRobot Primeには別途ライセンスが必要ですのでご注意ください)。
以下の手順で、DataRobot Primeモデルを作成する方法を説明します。
1.ターゲット・モデルを選択し、予測をクリックし、DataRobot Primeを選択します。
2."DataRobot Primeを実行"ボタンをクリックします。これによりPrimeモデルが生成され、生成されると、他のモデルと一緒にリーダーボードに表示されます。Primeモデルには次のようなアイコンが表示されます。
3.新しいPrimeモデルを選択し、予測 > DataRobot Primeを選択します。
4.ルール数を変更する: DataRobotは最適なルール数の選択に基づいてモデルを最適化しますが、ルール数を変更したい場合があります。
これは以下の方法で行うことができます。
--グラフから、選択した選択範囲内のルールの数を決定します。
--関連するラジオボタンをクリックして新しいルール数を選択します。
--"続ける"をクリックして、新しいモデル要求を確認します。"続ける"をクリックすると、DataRobotは新しいルール数の新しいDataRobot Primeモデルを生成し、そのモデルをリーダーボードに追加します。
--ステップ3に戻ります。
5.ここで、ユースケースに最も適した言語を選択します。デフォルトはPythonですが、Javaを選択することもできます。
6."コードの生成とダウンロード"をクリックして、ダウンロード可能なPrimeコードを生成します。
7.これが完了したら、"生成済みコードをダウンロード"をクリックします。
DataRobot Primeモデルの使用方法については、オンラインドキュメントで"DataRobot Primeの例"を検索してください。
ユーザー別の使用例データサイエンティストにとって、DataRobotの外部にあるデータをスコアリングするのに便利です。
アナリストやエグゼクティブにとっては、一般的には使用されません。
DataRobotの外部でスコアリングを実行するために、DataRobotプラットフォームからモデルをエクスポートする別の方法として、ダウンロードタブを使用することができます。この方法は、DataRobotからモデルをエクスポートして、パフォーマンス要件の厳しい超低レイテンシーのユースケースにおいて、ダウンロードしたモデルを使ってデータに近いところでスコアリングする必要があるケースなどで利用されています。このオプションは、どのような環境でも簡単にデプロイでき、DataRobotプラットフォームに依存しないJavaスコアリングコードを提供します。(ただしこのオプションを使用すると、予測の説明を利用できないことに注意してください)。
もう一度、モデルのリーダーボードに戻ってみましょう。
スコアリングコードのダウンロードをサポートしているDataRobotモデルは、このような"スコアリングコード"ラベルが表示されています。
図4. モデルラベル
ソースコードとバイナリコード(コンパイル済みのJava実行ファイル)のどちらかをダウンロードすることができます。
図5. ダウンロードモデルのスコアリングコード
DataRobotは、ダウンロードしたスコアリングコードの使用方法を説明する包括的なオンラインドキュメントを提供しています。実行時のヘルプもドキュメントで検索することができます。
ユーザーによる使用例データサイエンティストにとっては、DataRobotの外部で高速且つ安全にデータをスコアリングするのに便利です。
アナリストやエグゼクティブにとっては、一般的には使用されません。
DataRobotから予測値を取得する最後の方法は、予測アプリケーションの1つを介してモデルをデプロイすることです。これらのアプリケーションは、DataRobotモデルをデータ入力フロントエンドから簡単に利用するための様々な方法をカバーしています。事前に構築されたアプリケーションの中から1つを選択するか、デフォルトのアプリケーションテンプレートを使ってデプロイすることができます。
トップメニューのアプリケーション選択からアプリケーションにアクセスできます。
