Dataikuは、機械学習をカスタマイズ可能で、アクセスしやすく、透明性のあるものにします

ざっと見渡しても、[機械学習](https://pages.dataiku.com/building-your-first-machine-learning-model)(ML) の使用が業界全体でこれまで以上に普及していることがわかります。MLが適用できるユースケースの多様化、およびテクノロジーと[その関連技術の継続的な開発を](https://pages.dataiku.com/gartner-hype-cycle-dsml)考慮すると、ベテランユーザーとMLを[新しく採用する人々](https://pages.dataiku.com/building-your-first-machine-learning-model)の両方にとって、[人材を最大限に活用し](https://content.dataiku.com/making-the-most-data-talent)、目に見えるビジネス価値を達成するために、モデルプロセスを常に実験して微調整することが非常に重要です。

Dataikuが提供する専用機能の一群を使用すると、最新の技術やAutoMLなどの最先端の機能を使用して、MLモデルを効率的に構築し、継続的に評価することができます。Dataikuの強力なML機能の詳細については、以下のビデオをご覧ください。実際の動作の様子をご覧いただけます。また以下にて、簡単な概要を紹介しますので、どうぞこの記事を読み進めてください。
<iframe width="1126" height="633" src="https://www.youtube.com/embed/LyKU9fnXoxg?list=PLWjlCkA2BrRSfEjctPK0InFzFdrbbOELj" title="Key Capabilities: ML" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe>


## AutoMLを使用してより多くのモデルを提供する 
データサイエンティストとアナリストの両方を単調な作業から解放し、彼らが取り組みたい付加価値があり、やりがいのあるプロジェクトに参加させることは大きな目標ですが、適切なツールのサポートがなければ、それは単なる夢物語にすぎません。[AutoML](https://pages.dataiku.com/automl-augmented-analytics)がいかに簡単に使えるかによって、まったく新しい世界が開かれ、さまざまなスキルレベルとさまざまな専門知識を持つ人々が協力してモデルを適切に操作できるようになります。 

DataikuのAutoMLは、使いやすくわかりやすいインターフェースで、予測、クラスタリング、時系列予測、コンピュータービジョンタスク用の主要なフレームワークのアルゴリズムを提供し、チームのあらゆる人々がデータからの有意義な洞察にアクセスできるようにします。 

透明性は運用化を成功させるための鍵であるため、Dataikuはガイド付きの方法論、組み込みのガードレール、[ホワイトボックスの説明可能性](https://blog.dataiku.com/white-box-vs-black-box-models-balancing-interpretability-and-accuracy)を使用してモデル開発プロセスを強化し、データとドメインの専門家の両方が同様に複数の本番稼働に利用可能なモデルを構築し、比較できるようにしています。Dataikuが提供する追加の可視性とアクセスにより、より多くのモデルを本番稼働環境に安全にデプロイできます。 

## 特徴量エンジニアリング 
[特徴量エンジニアリング](https://qiita.com/Dataiku/items/5bb26c35bafe9e896b40)とは、ドメインの知識を利用してローデータを変換し、モデルのパフォーマンスと精度を向上させることです。特徴エンジニアリングは、入力データセットが機械学習(ML)アルゴリズムの要件に適合するように、既存のデータから変数(特徴量と呼ばれます)を構築します。 

Dataikuのフィーチャー ストアでは、あらゆるタイプのデータユーザーがフィーチャー（特徴量）セットを発見し、それらをプロジェクトに簡単にインポートできるため、特徴量エンジニアリングのプロセス全体が迅速化されます。
さらに、DataikuのAutoMLは、自動特徴量生成および削減テクノロジーを提供します。AutoMLを使用すると、特徴量の選択、欠損値、変数のエンコード、データ型に基づくリスケーリングの処理ストラテジーを適用できます。その後、デフォルト設定を受け入れることも、セットアップをクイックに変更してカスタマイズすることもできます。 

## カスタムML 
Dataikuを使用すると、チームに最適なテクニックと言語を使用してプロジェクトを拡張できます。高度なデータサイエンティストは、Pythonを使用してカスタムアルゴリズムを追加し、ビジュアルMLインターフェースを拡張したり、Python、R、Scala、Julia、PySparkなどの言語を使用してプログラムでモデルを開発したりできます。モデルがどこで開発または拡張されたとしても、Dataikuは一元的な展開、監視、ガバナンスのためのコアプラットフォームであり続けることを覚えておいてください。

さらに、外部のあらゆる取り組みがキャプチャーされ、さまざまなチーム間で解釈可能であるようにするために、Dataikuはこれらの実験の詳細をキャプチャーし、共有するためのモデル比較と説明可能性レポートを自動的に作成します。 

## モデルの検証と評価 
MLプロジェクトの長期的な成功は、説明可能な結果を​​伴う信頼性の高い正確なモデルを提供できるようなチームの能力にかかっています。Dataikuは、設計から展開までモデルを検証および評価するための多数の機能を提供します。 
データサイエンティストは、実験段階での健全性チェックのために、k分割交差検証、自動診断、モデルアサーションを利用できます。これらのプロパティに加えて、公平性分析、what-if分析、ストレステストなどの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も利用可能です。 

## 時系列分析と予測 
Dataikuのビジュアルインターフェースを使用し、ビジネス部門のチームとデータサイエンスチームは、Dataikuで統計モデルやディープラーニング予測モデルを開発、デプロイ、維持できます。 
Dataikuは、時系列探索、統計分析、およびリサンプリング、代入、極値と区間の抽出などの準備タスクのための一連のツールを提供します。

## ビジュアルおよびコードベースの深層学習 
Dataikuの使い慣れたフレームワークとモデルの設計、デプロイ、ガバナンスの経験を利用することで、データプロジェクトやビジネスアプリケーションでのディープラーニングの使用がこれまでになく簡単になります。

KerasやTensorFlowを使用してカスタムの深層学習アーキテクチャーを定義するか、画像分類やオブ​​ジェクト検出などのコンピュータービジョンタスクに事前トレーニング済みモデル、転移学習、ノーコードインターフェースを使用できます。

## Kubernetes上のマネージドSparkによる拡張 
大規模な計算処理やモデルのトレーニングのジョブがありますか? 問題ありません。Dataiku を使用すると、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柔軟なリソースを使用して、ワークロードを自動的かつ効率的にスケーリングできます。 
コンテナ化されたインフラストラクチャーの複雑さを軽減する、事前構成されたフルマネージドのクラスターによりデータサイエンティストのタスクを簡素化します。このようにして、データサイエンスチームは、より大きなインパクトを生み出す作業に時間とリソースを投入できます。 

## 要点をまとめると
ビデオで見ていただいたように、そして上記概要で説明しているように、効率的なMLモデルの構築と継続的な評価を可能にする高度なAutoML機能を含む、Dataikuの専用機能を活用いただくことは、組織にとって大きなメリットとなります。Dataikuの最先端の機能と技術を活用することで、組織は人材を効果的に活用し、具体的なビジネス価値を解き放つことができます。


## Dataikuのその他の強力な機能を見てみる
Dataikuは、機械学習、データ準備、可視化、DataOps、MLOps、分析アプリのための統合されたプラットフォームです。コラボレーション、ガバナンス、説明性、アーキテクチャー、セキュリティー、拡張性などが機械学習の活用を拡大するためにどのように設計されているか、ご覧ください。
[**→Dataikuの主要機能**](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/)

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原文： [*Dataiku Makes Machine Learning Customizable, Accessible, & Transparent*](https://blog.dataiku.com/dataiku-ml-key-capabilities)