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AutoML:自動機械学習

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AutoML とは?

自動機械学習(AutoML)では、 自動化されたプロセスを通じて ML(機械学習)モデルの構築、検証、反復、探索を行えるため、専門的なスキル不要で誰もが ML を活用できます。 AutoML を利用すれば、データの準備とクリーニング、特徴量の作成と選択、最適なモデル群の選択、ハイパーパラメーターの最適化、 結果の分析などを、自動化することできます。 また、データの可視化、インサイトの生成、モデルの説明可能性、 モデルの導入にも役立ちます。

AutoML の重要性

ML モデルは、企業に貴重なインサイトを提供しますが、 そのモデルを構築する担当者に ML の専門知識がないことは珍しくありません。 AutoML は、データサイエンティストに取って代わるものではありませんが、 データワーカーの生産的を高め、コーディングが必須とされていた各業務工程を自動化することで、 モデルの検証やインサイトの獲得により多くの時間を費やすことを可能にします。AutoML は経験の浅いユーザー(またはシチズンデータサイエンティスト)が、 手間をかけることなくインサイトを生��し、データサイエンスについて簡単に学ぶための手段として使用することができます。

AutoML の仕組み

AutoML では、次のような機能を利用することができます。



データの評価と 前処理データを準備、クリーニング、 変換して、有用なモデルトレーニング用のデータセットを作成します。
データの評価の前処理


特徴量 エンジニアリング:既存のモデルトレーニング用のデータに 新しいデータ列を作成し、データによって記述される予測因子をより良く表現したり、 ML アルゴリズムとの相性を改善したりします。
特徴量エンジニアリング


特徴量の選択:新しい特徴量が作成された際に、AutoML によって モデルの生成に有用な特徴量のみを選択することができます。
特徴量の選択


アルゴリズムの 選択:競合する 候補モデルをレビューし、特定の評価基準( 精度、再現率、バランス精度)に従って、最もパフォーマンスが高いものを選択します。
アルゴリズムの選択


ハイパーパラメーターのチューニング:学習アルゴリズムに最適なハイパーパラメーターが 選択されます。
ハイパーパラメーターのチューニング

AutoML の活用例

AutoML は、次のような多様なビジネス課題の解決に役立ちます。

パーソナライゼーション

お客様の満足度を高めるためには対話が有効であるという セオリーは、もはや過去のものとなりました。 ビジネスを成功に導くためには、お客様のニーズに細やかに応えることが不可欠となっています。 AutoML は、お客様一人ひとりの嗜好や行動を学習することで、より効果的なパーソナライゼーションを実現し、 お客様のニーズにマッチした製品やコンテンツを推奨することを可能にします。これにより、お客様の関心を引き出し、売上の向上へとつなげられるようになります。

顧客記録の クリーニング

スペルミス、更新時のエラー、 一貫性のない情報などによって、企業の顧客データベースに重複が生じてしまうことがあります。 AutoML は、こうした異常値を 簡単に特定・修正することで、データの精度を改善し、価値を高めます。

顧客離反の抑制

新たなお客様の獲得は どんなビジネスにおいても重要ですが、既存のお客様の維持も同じくらい重要です。AutoML では、顧客活動のパターンを見つけ出し、 どのお客様が競合他社に乗り換える可能性が高いかを予測することができます。これにより、離反の可能性が高いお客様に絞りこんでキャンペーンを実施し、 利益とブランド価値を高めることが可能となります。

不正の検知

不正行為によって、 米国政府が受ける経済的損失は年間約 800 億ドルにも上ると言われています。あらゆる連邦政府機関が不正のターゲットとなっていますが、 そうした不正の疑いが高い請求書などを入念に調査するためのリソースは恒常的に不足している状態です。しかしながら、年々巧妙化する不正行為に対処するため、ソリューションも加速度的に進化しています。 AutoML を既存の業務システムに組み込めば、 過去の不正行為に関するデータを利用して危険な兆候を察知し、問題に迅速に対処することが可能となります。

AutoML を活用しませんか?

Alteryx Machine Learning では、製品に含まれるチュートリアルモードを利用して、誰もがデータサイエンティスト と同様に AutoML などの強力な手法を活用することができます。Alteryx Machine Learning では、 データの準備、ブレンディング、強化などの、あらゆるデータ分析のプロセスで AutoML を活用し、
以下のようなことを実現できます。
  • データサイエンス・ ML プロセスのステップを自動化
  • そのデータについて多数の予測モデルをトレーニング
  • トレーニングしたモデルのパフォーマンス に関する評価基準を提供(レシーバ動作特性、精度、再現性、精度、バランス精度など)
さらには以下のようなことも実現できます。
  • インタラクティブな可視化
  • ビジネスのステークホルダーが容易に理解できるレポートの作成
  • 業務システムにモデルを導入
  • トレーニングや用語集の統合
  • トレーニングデータの評価プロセスを自動化
  • トレーニングデータの改善や自動調整
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