生成AIサービスとの統合
Dataikuは、OpenAIのChatGPTのような主要な生成AIサービスとの統合が可能であり、さらに多くの生成AIとの統合のための機能も近日中に追加されます。テクノロジーとアルゴリズムにとらわれないDataikuのアプローチにより、常に最高の生成AIサービスとモデルを利用することができ、貴社のビジネスニーズを満たすために最適なコストで最大のアジリティーとパフォーマンスを得ていただけます。
公開プラグインと独自プラグイン
Dataikuは、カスタムコードのコンポーネントをGUIでパッケージ化し、プラグインとして他者と共有できる柔軟性を備えています。これらの特別なコンポーネントを、カスタムビジュアルレシピ、データセットとコネクター、Webアプリ、プロセッサーなどと共に使うことで、エンドユーザーのためにシームレスな方法でDataikuのネイティブ機能を拡張できます。
Dataikuのパブリックプラグインストアで数百もの無料のオープンソースプラグインをダウンロードして変更したり、自分の組織内で排他的に使用するための独自のプラグインを作成できます。
ノーコードのアプリケーションレシピ
アプリケーションレシピ機能により、シチズンデータサイエンティストやアナリストは、コーディングをすることなく、Dataikuフローを、他のプロジェクトで再利用可能なビジュアルレシピとして、設計・パッケージ化することができます。
これらのカスタムレシピにより、技術者ではないユーザーであっても、スケーラブルな方法で自分自身とチームメイトが繰り返し利用できるように、ワークフローを簡素化および仕組み化することができます。
カスタム機械学習
高度なデータサイエンティストは、Pythonのカスタムアルゴリズムを追加したり、Python、R、Scala、Julia、Pysparkなどの言語を使用してプログラミングによりカスタムモデルを開発したり、MLFlowで開発されたモデルをインポートしたりすることで、ビジュアル機械学習インターフェースを拡張できます。
DataikuはMLFlowの実験やクラウドMLモデルの詳細を把握し、自動的にモデルの比較と説明可能性レポートを提供します。
モデルがどこで開発されたかにかかわらず、Dataikuは、デプロイメント、モニタリング、ガバナンスのための中心的なプラットフォームとして機能します。
DevOpsのためのAPIを使ったCI/CD
堅牢なAPIにより、ITおよび機械学習モデルのオペレーターは、外部のオーケストレーションシステムからDataikuの操作をプログラムで実行し、これらのタスクを既存のデータワークフローに組み入れることができます。Dataikuは、Jenkins、GitLabCI、Travis CI、Azure Pipelinesなど、DevOpsチームが既に使用しているツールと統合できます。
Dash、Streamlit、Shynyなどを使ったカスタムWebアプリの開発
Dataikuは、インタラクティブなWebアプリの開発をデザインからデリバリーまでサポートし、ビジネスオーディエンスがデータや予測的な洞察をインタラクティブに使用して、より良い顧客体験と成果を促進できるようにします。
Dash、Bokeh、R Shiny、JavaScript、Streamlitなどの主要なデータサイエンス可視化フレームワークを使用して、事前に構築されたビジュアルテンプレートを構成したり、完全にカスタム化されたWebアプリをコードディングできます。