Alteryx Machine Learning の時系列機能を拡充

新着情報   |   Asa Whillock   |   2022年12月16日

Alteryxは、Alteryx Machine Learningの最新リリースの提供を開始します。今回のリリースにより、Alteryxの主力機械学習製品の予測精度を大幅に向上させる、新たな時系列機能の利用が可能となり、ユーザーインターフェース (UI) もアップデートされ、モデル開発のプロセスをこれまで以上に直感的かつ容易に行える新しいモデル評価機能が搭載されました。

 

Alteryx Machine Learningはリリース以来、アナリストやあらゆる事業部門のナレッジワーカーの機械学習スキルを向上させる強力なツールとして高い評価を受けている、AlteryxのAnalytics Cloudプラットフォームの主力製品です。本製品は、直感的に操作できる使いやすいクラウドベースの自動機械学習製品であり、チュートリアルモードを通じて、プロセス全体で高度な分析手法やベストプラクティスを学びながら分析スキルを高められるほか、最高水準のモデルを使用した完全ガイド付きの自動機械学習機能により、モデル作成のノウハウを身につけながら、価値創造までの時間を短縮することができます。

 

Alteryx Machine Learning は、データサイエンスチームの作業負荷を軽減し、財務、人事、マーケティング部門などのアナリストが部門特有のビジネス上の問題に機械学習を活用できる強力なソリューションを提供します。 例えば、eBay 社の財務部門は、Alteryx Machine Learning を商品の税務分類に取り入れることで、報告や監査に必要な手作業を 50% 削減しています。 Alteryx では、デモからモデルの作成、全社的なデータサイエンスの拡張まで、お客様がより短時間でより良くデータを活用できるよう支援しています。

 

モデル作成時の可視性と使いやすさを最大化

 

Alteryx Machine Learning のインターフェースは、自動機械学習プロセスの各ステップを明確化・可視化し、直感的に理解できるように設計されており、 プロセスの各ステップは、わかりやすいガイド付きのタブ形式で表示され、ステップ間を簡単に移動することができます。 今回のリリースでは、「モデルのセットアップ」という新しいタブが搭載され、ユーザーがモデル作成に必要なすべての要素を把握し、より良くコンテキストを理解した上で作業を進められるようになりました。 例えば、モデルのセットアップのステップで時系列回帰モデルを選択すると、時系列データの構成要素が細分化されて表示されるため、より詳細な情報を得ることができます。

 

時系列

時系列のビューを利用すると、データの有用な抽象モデルを簡単に可視化し、あらゆる問題に対する洞察を手に入れるとともに、トレンドや季節性を素早く概念的に理解し、説明できるようになります。 このビューでは、以下のような点を確認できます。

 

  • 観測された時系列データ(特定の期間にわたって観測された値を直接プロットしたもの)
  • 年末年始の購買動向の変化や、平日・週末での活動の違いなど、データに含まれる季節性
  • 短期的な変動と、長期的な上昇・下降のトレンドを分けて把握
  • 残差を用いて、モデルがデータにどの程度適合するかを評価し、非時系列モデルによる最適化を実現

モデルの評価と運用が容易に

 

Machine Learning を利用することで、モデル作成後、実稼働へと移行するためのステップを簡素化できます。 時系列モデルの評価では、ホールドアウトデータに対するモデルのパフォーマンスを自動的にテストし、観測データとの比較結果を確認することができます。

 

 

これにより、同一のプラットフォーム内でモデルの調整や修正を簡単に行うことができます。さらに、時系列予測グラフをエクスポートすることで、観測されたトレンドデータや予測値などの予測の詳細を簡単に可視化し、伝えることができます。

 

デモで新機能をより良く把握

 

Alteryx Machine Learning は、機械学習の機能、手法、モデルを誰もが簡単に活用できる環境を提供することで、組織の機械学習モデルの開発や運用を変革します。 これにより、データサイエンスチームが負担の大きい機械学習プロジェクトから解放されるようになるだけでなく、どの社員も自分の専門分野の知識を活かし、差し迫ったビジネス上の課題に対する解決策を見出せるようになります。

既に本製品をご利用の方は、今すぐ新しいUIや時系列機能をお試しいただけます。また、Alteryxがどのようにインパクトのある機械学習モデルの開発に役立つのか、またDSMLのスキル向上におけるキードライバーとなるのかを詳しくご覧になりたい方は、ぜひデモをご予約ください。

 

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