Machine Learning

直感的に使える自動機械学習

自動機械学習（AutoML）と高度な特徴量エンジニアリングにより、ビジネス全体でのデータサイエンスの活用を推進し、専門的なコーディングのスキル不要で、各分野のスペシャリストが迅速にインサイトを得られる環境を提供します。ガイドに従うだけで、簡単に機械学習モデルを構築・検証し、繰り返し改善していくことができます。

また、Alteryx Machine Learningの自動インサイト生成機能を活用することで、データ内の兆候や重要な関係性を素早く発見できます。

機械学習の効果を最大化するには、ステークホルダーの協力が欠かせません。Alteryx Machine Learningを使えば、インタラクティブかつ分かりやすい形でインサイトや分析結果を可視化し、組織全体で迅速に共有することが可能になります。これにより、誰にとっても機械学習が使いやすく理解しやすいものとなります。

モデルの精度を高める Deep Feature Synthesis

Deep Feature Synthesisを活用することで、データの関係性に基づいて高品質な特徴量を自動生成し、xgBoostやLightGBM、ElasticNetなど、人気のアルゴリズムに簡単に組み込むことができます。

Alteryx Machine Learningは、強力で信頼性の高いアルゴリズムを搭載しており、誰でも直感的に理解できるモデルを効率よく作成し、意思決定に役立てることができます。

より精度が高く解釈可能なモデル

社内で分析結果を効果的に活用するためには、モデルが解釈可能であることが不可欠です。モデルの動作や予測の根拠を明確に説明できれば、信頼性と透明性が向上し、社内外の規制要件を確実に満たすことが可能となります。

Alteryx Machine Learningでは、Feature Importance（特徴量の重要度）やPartial Dependence Plot（部分従属プロット）、Shapley Impact Analysis（Shapleyインパクト分析）などでシミュレーションを行い、モデルの動作や予測の仕組みを理解しながら、より信頼性の高い分析結果を提供することができます。

事前定義済みの特徴量ライブラリで信頼性の高いモデルを迅速に構築

イノベーションを加速するためには、オープンソーステクノロジーの活用が欠かせません。Alteryx Machine Learningでは、Woodwork、Featuretools、EvalMLなど、Alteryx Open Sourceのパッケージを利用しており、これらのパッケージはすべてGitHubで公開されています。

これらの手法は累計で100万回以上ダウンロードされており、世界中のデータサイエンティストから高く評価され、機械学習の取り組みを支える確かな基盤となっています。

データ品質を確保

機械学習のアルゴリズムは、適切なデータ準備なしにはうまく機能しません。

セルフサービスのデータ準備・分析ソリューションである Alteryx Designer とのネイティブ統合により、トレーニングデータの準備を自動化し、すばやくモデル作成を行えます。もう機械学習用のデータを手作業で調査して変換する必要はありません。

予測の生成は、まだほんの始まりにすぎません。 Alteryx Machine Learning にはデータヘルスチェックも統合されているため、モデリングの準備状況を総合的に把握できます。

迅速かつ簡単にモデルを実行

Designer Desktop、Designer Cloud、Alteryx Auto Insightsなどのエンドツーエンド分析プラットフォームを活用することで、機械学習モデルをスムーズに分析プロセスに統合し、ビジネス上の意思決定に素早く役立てることができます。

特定の業務に応じたカスタマイズが必要な場合でも、モデルを簡単にエクスポートし、他のアプリケーションと連携させることが可能です。

Alteryxでは、データ準備や統合に加えて、データサイエンスや機械学習の多様なニーズに応える強力なソリューションを提供しています。Alteryx Machine Learningを利用することで、誰でも簡単に機械学習を活用し、結果を分かりやすく説明できるようになります。