自動化された機械学習

高速で大規模な機械学習モデルを自動的に構築する

極めて正確な機械学習モデルを簡単に構築

プロフェッショナルおよびプロフェッショナル以外のデータ サイエンティストが機械学習モデルを迅速に構築できるよう支援します。時間がかかり、反復の多いモデル開発のタスクを画期的な調査で自動化し、市場投入までの時間を短縮します。

コードを使用しない UI 型、またはコード ファーストのノートブック型のエクスペリエンスを使用して、予測モデルを自動的に構築してデプロイします。

容易なデータ探索とプロファイリング、およびインテリジェントな特徴エンジニアリングにより、生産性を向上させます。

ご使用のデータに合わせてカスタマイズされ、さまざまなアルゴリズムとハイパーパラメーターで磨きをかけられた、正確なモデルを簡単に作成できます。

モデルの解釈可能性を備えた責任ある AI ソリューションを構築し、モデルを微調整して正確性を向上させます。

自分の方法でモデルを構築

コードなし UI 型、またはコード ファーストのノートブック型の自動機械学習エクスペリエンスを使用して、モデルを簡単に作成できます。モデルをすばやくカスタマイズし、制御設定をイテレーション、しきい値、検証、ブロックされているアルゴリズム、その他の実験条件に適用します。ご使用のデータにとって最も正確なモデルを見つけて、それをデプロイします。

特徴エンジニアリングとデータ視覚化の自動化によって生産性を向上させる

データを視覚化してプロファイルし、傾向を簡単に把握します。ガードレールを通じて、ご使用のデータの一般的な誤りと不整合を発見し、推奨されるアクションについて理解を深め、それを自動的に適用します。特徴の自動的な選択と新しい特徴の生成機能を利用して、時間を節約し、極めて正確なモデルを構築します。

効率的なモデル作成が可能

自動機械学習では、極めて正確なモデルを構築するために、さまざまなアルゴリズムやハイパーパラメーターの中からインテリジェントに選択します。インテリジェントな停止を使用してコンピューティングの時間を節約し、主要なメトリックとサブサンプリングに優先順位を付けて、実験の実行を効率化し、高速に結果を出します。分類、回帰、時系列予測などの一般的な機械学習タスクには、組み込みの機能を使用します。これには、大きなデータセットを処理し、モデルのスコアを向上させるためのディープ ニューラル ネットワーク サポートも含まれます。

モデルの理解を深める

実験の実行概要とメトリックの詳細な視覚化の組み込みサポートは、モデルを理解し、モデルのパフォーマンスを比較するために役立ちます。モデルの解釈可能性は、生の特徴量やエンジニアリングされた特徴量に対するモデルの適合性を評価し、特徴量の重要度に関する分析情報を提供します。パターンを発見し、what-if 分析を実行し、モデルの理解を深めることにより、ビジネスにおける透過性と信頼性をサポートします。

準備が整ったら、Azure の無料アカウントを設定しましょう。