DataRobot ブログ

機械学習モデルの精度向上とコスト削減は、どちらでも重要です。もちろん妥協点が必要ですが、最適解を見つけるのは最大の価値を生み出せます。本ブログではDataRobotのお客さんの課題を解決するため、kaggleで鍛えたスキルを活用して、高精度かつ低コストを実現できた事例を紹介します。

製造業企業でアフターメンテナンス領域は業務効率化や収益化が難しいとされていますが、業務改革を実現するAI活用のポテンシャルが多くあります。が、効果的にAI活用を進めるにはステップがあり、本ブログでは具体的なステップも含め、アフターメンテナンス領域におけるAI活用について解説をします。

DataRobotが2020年に発表したDataRobot Visual Artificial Intelligence（AI）​​はベストプラクティスや様々なディープラーニングモデルを組み込むことで画像データに対応しています。Visual Artificial Intelligence（AI）を次のレベルに引き上げる努力の結果、すばらしい新機能をリリースしました。

DataRobot Core​​ は、目的に応じたテクノロジーをデータサイエンティストに提供する包括的な製品で、データサイエンティストがコーディング中心の作業で強力な​ AI ソリューションをすばやく組織に導入できるようにします。

2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。Part 2では、金融庁の示すモデル・リスク管理における8原則を解説しながらAIサクセスとDataRobot MLOpsによってどのように対処できるかについて解説していきます。

2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。急速に進む金融機関のAIモデル活用ではAIモデルのリスク管理が、モデル・リスク管理では体制とそれを実現するシステムが重要になります。Part1では、3つの防衛戦などAIモデル・リスク管理における態勢構築を中心に解説。

DataRobot に取り込む言語に関係なく、同様の優れた結果を常に期待できます。AI Cloud プラットフォーム向け次世代 Text AI についてはこちらをご覧ください。

Debanjan Saha は DataRobot の President 兼 Chief Operating Officer（COO）として就任しました。COO として AI Cloud プラットフォームの拡張し、世界中の組織が AI によって革新的な価値をより早く享受できるように尽力します。

お客様の中には、自社データを活用して自社のビジネス課題を解決するだけでなく、社外のクライアントのビジネス課題を解決したいというご要望が増えてきております。本ブログでは、特定の業務課題に対して、予測サービスプロバイダーとして提供可能なパートナープログラムについてご紹介します。