Dataikuによるエンタープライズ機械学習プラットフォーム

オートMLによるガイド付きアプローチから最先端の技術やフルコードまで、Dataikuを使えば、最高水準の説明可能性を維持しながら、機械学習（ML）モデルをより迅速に構築・評価できます。

あなたのやり方でモデルを構築

ノーコードのオートMLからカスタムPython、ディープラーニングまで、あらゆるスキルレベルに対応します。

あらゆるモデルを理解し、信頼する

インタラクティブな説明可能性レポート、公平性分析、What-Ifテストにより、モデル評価を誰もが行えるようにします。

モデルを本番環境へ展開

組み込みのMLOpsツールを使用して、モデルを大規模に構築・デプロイ・モニタリング・再トレーニングできます。

オートMLとビジュアルMLでスピードアップ

Dataikuは、迅速なプロトタイピングのためのオートMLのシンプルさと、高度なモデルを迅速に作成するためのより高度なビジュアルMLの機能を組み合わせています。

予測、クラスタリング、時系列予測から因果ML、コンピュータビジョンまで、データサイエンティストもアナリストも、ホワイトボックスの説明可能性を備えた本番運用可能なモデルを迅速に構築・比較できます。

コードでカスタム機械学習モデルを構築・デプロイ

高度なスキルを持つデータサイエンティストは、Python、Rなどの言語を使ってプログラムで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できます。

外部モデルをチームの他のメンバーにも可視化・解釈可能にするため、Dataikuは MLFlowの実験やCloudMLモデルの詳細を取り込み、モデル比較や説明可能性レポートを自動的に提供します。

Build Custom ML With Code-Based Features

高度なディープラーニング技術を適用

Dataikuの使い慣れたモデル設計・デプロイ・ガバナンスの操作性により、ディープラーニングをデータプロジェクトやビジネスアプリケーションの一部として簡単に組み込むことができます。

KerasやTensorFlowを使ってカスタムのディープラーニングアーキテクチャを定義したり、画像分類や物体検出などのコンピュータビジョンタスク向けに、事前学習済みモデル、転移学習、ノーコードインターフェースを活用したりできます。

本番環境で機械学習モデルをデプロイ・スケール

Dataikuを使えば、信頼性の高い高品質なMLモデルを構築するだけでなく、それらをデプロイ・モニタリング・管理するためのすべてのツールが揃います。

モデル比較からドリフト検出、モデルの再トレーニングまで、Dataikuを使うことで、真にMLを大規模に展開できます。

機械学習モデルを簡単に評価

Dataikuの堅牢な説明可能性機能により、技術者もビジネスユーザーもMLモデルの結果をより深く理解できます。

公平性分析、What-If分析、ストレステストなどを含む、インタラクティブなパフォーマンスおよび解釈レポートの豊富なセットが利用できます。

機械学習プラットフォームをAIライフサイクル全体に拡張

大規模な計算やモデルトレーニングのジョブに対して、Dataikuは、選択したクラウド上でSparkとKubernetesを活用したオンデマンドの弾力的なリソースにより、ワークロードを自動的かつ効率的にスケールできます。

事前設定済みのフルマネージドクラスタがコンテナ化されたインフラストラクチャの複雑さを抽象化するため、バックエンドリソースの設定に費やす時間を減らし、本来注力すべき作業により多くの時間を使えます。