フィーチャとテーブルの分析ツールセットの概要

フィーチャとテーブルの分析ツールセットには、機械学習およびディープ ラーニング アルゴリズムをフィーチャまたはテーブル データに適用するためのツールが含まれます。

[AutoML を使用したトレーニング (Train Using AutoML)] ツールは、自動機械学習 (AutoML) を使用して、特定のデータと利用可能なコンピューター リソースを前提に機械学習モデルをトレーニングおよび微調整します。 トレーニング済みモデルは、カテゴリ変数 (分類) と連続変数 (回帰) を予測するために [AutoML を使用した予測 (Predict Using AutoML)] で使用されます。

機械学習 (ML) モデルのトレーニングは、従来から複雑なプロセスです。さまざまなタイプのモデルと、各モデルのパラメーター (ハイパーパラメーターと呼ばれます) を微調整して最適な結果を得る方法についての専門知識を必要とします。 トレーニングは、最も正確なモデルと適切なハイパーパラメーターを特定する前に、複数の実験が必要な、反復プロセスです。 AutoML ツールは、コードを使用せずにこのプロセスを自動化します。 そうすることで、トレーニングされたモデルのパフォーマンスとハイパーパラメーターの可視性、およびモデルの結果に最も大きく影響するフィーチャについての洞察が得られます。

フィーチャとテーブルの分析ツールセットのツール

ツール	説明
AutoML を使用したトレーニング (Train Using AutoML)	トレーニング パイプラインを構築し、トレーニング プロセスの多くを自動化することで、ディープ ラーニング モデルをトレーニングします。 これには、探索的データ解析、フィーチャの選択、フィーチャ エンジニアリング、モデルの選択、ハイパーパラメーターの調整、およびモデル トレーニングが含まれます。 その出力には、トレーニング データの最適モデルのパフォーマンス指標と、[AutoML を使用した予測 (Predict Using AutoML)] ツールの入力として使用し、新しいデータセットを予測できるトレーニング済みのディープ ラーニング モデル パッケージ (.dlpk) が含まれます。
AutoML を使用した予測 (Predict Using AutoML)	[AutoML を使用したトレーニング (Train Using AutoML)] ツールで生成されたトレーニング済みの .dlpk モデルを使用して、まだ確認されていない互換性のあるデータセットで連続変数 (回帰) またはカテゴリ変数 (分類) を予測します。