製品

Intelligence Suite

テキストマイニングと機械学習の自動化を容易に実行

 

ガイド付きの機械学習モデルの作成と検証

Alteryx では、完全ガイド付きのステップバイステップのプロセスで、アナリスト、データサイエンティスト、開発者、ビジネス分野のエキスパートの誰もが、機械学習やモデリングの自動化を実行できます。

また、より速く結果を得られる「エキスパートモード」も利用できます。 Intelligence Suiteは、視覚的なガイドに従って、モデルの構築、検証、デプロイ、最適化などの作業を行えます。 モデル構築のプロセスでは、あらかじめ製品に含まれ提供されるデータ準備機能やプロファイリングを利用できます。ビルトインの R 言語や Python との統合により、高度な分析による予測や、インサイトの最適化、外れ値の検出、重複の可能性がある値の特定などを容易に行えます。 さらに、ビジュアルテキストマイニングと NLP(神経言語プログラミング)を活用して、ドキュメントやその他のソースに含まれるテキストを分析できます。

 
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時間のかかるトレーニング不要で数分以内にモデルを構築

経験を積んだデータサイエンティストによるオペレーションを必要とせず、誰にでもわかりやすいモデルを短時間で構築することが可能です。 初めてのフルアシスト付きモデリングと機械学習の威力をご実感ください。 Intelligence Suite の使用により、段階的にご理解いただけるガイド付きプロセスで、ユースケースのモデルの作成、検証、最適化をスピードアップできます。 最先端の豊富な ML (機械学習) ライブラリを利用できます。 直感的なモデル比較により、迅速にモデルを準備およびデプロイし、出力を監視するだけでなく、データ更新時には必要なモデルをすばやく再定義を行えます。

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機械学習とモデリングの自動化

ワンクリックのエンコーディング、インピュテーションの最適化、ハイパーパラメーターチューニングの自動化により、完全な開発パイプラインが実現します。

XGBoost、CatBoost、ランダムフォレストなどの最先端のモデルを豊富にラインナップ。ビジネスの成長を加速させる最高のソリューションを利用できます。

データセットを自動的にランダム化し、ホールドアウトデータやトップクラスのテクノロジーと組み合わせ、過剰適合やターゲット漏えいなどのリスクを未然に回避します。

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モデルのデプロイと管理

ワンクリックでモデルを簡単にデプロイおよび管理し、完全な機械学習のパイプラインを構築の構築を行えます。 モニタリング機能やモデルチューニング機能を製品機能として提供しているため、スケーラブルで可用性の高いインフラストラクチャを用いて、パフォーマンスを最大化します。

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構造化テキストと非構造化テキストの抽出

ドラッグアンドドロップで簡単に使用できる自動化ビルディングブロックにより、テキストマイニングと分析を高速化します。 Tesseract と強力な OCR 機能により、PDF や画像からテキストを抽出できます。

Vader による感情分析と LDA (Latent Dirichlet Allocation - 潜在的ディリクレ配分法) によるトピックモデリングを使用して、ドキュメントから重要なトピックを簡単に抽出します。

さらに、ステミング (語幹処理) とレンマ化を実行します。

トピックモデルの主成分分析 (PCA - principal component analysis) や、ワードクラウドでのデータパターンのビジュアル化により、テキストデータを可視化します。

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強力な特徴量エンジニアリングを活用

Deep Feature Synthesis の活用により、複数にわたる関連したデータセットの特徴量を自動生成します。 100 万回以上のダウンロード実績を誇る Alteryx FeatureTools と EvalML のオープンソースライブラリから、設計構築済みの 70 以上の特徴量を取得し、モデルの予測力を強化できます。

ビルトインのデータパッケージ (Experian、TomTom、 Dunn & Bradstreet、アメリカ合衆国国勢調査局など) でモデルを拡張することもできます。

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アシスト付きのプロセスで作業を進めながらインサイトを取得

ガイド付きのモデル作成プロセスを通じてデータから自動でインサイトを取得し、パターンを統計的に深く理解できます。 構造化データ、半構造化データ、非構造化データ、地理空間データなどのさまざまなデータタイプに対応しています。 自動化されたインサイトをエクスポートして、発見をわかりやすく表示したり、高度な 機械学習 や AI の結果を提示したりすることができます。

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自分自身のコードを使用

Jupyter Notebook の活用や、使い慣れた IDE からコードをコピーアンドペーストして、モデルの拡張とカスタマイズを行うための機能も提供しています。

豊富な統計および計量経済学の機能を備え、使いやすいドラッグアンドドロップで組み込みの R 言語、Python、ML、AIを活用したり、お好みのライブラリのインポートを簡単に行うことができます。

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データを掘り下げ可能性を広げる

スピアマンの相関係数から、ヒストグラムと分布分析までの統計に関する R 言語ベースの豊富な分析機能により、データからすばやく答えを見つけ出します。

Arima や指数平滑法を用いた予測により、時系列データを解釈できます。 K セントロイドクラスター解析、最近傍探索、主成分分析を簡単に実行できます。

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モデルを最適化し、強力なデータサイエンスの成果を加速

内蔵のソルバーで、線形、混合整数、二次計画法を利用し、最適な結果を導くことができます。

モンテカルロ法またはラテンハイパーキューブ法(層状サンプリング)を用いて、サンプリングを実行できます。

パラメトリック手法による分布の作成 (正規、対数正規、二項、ガンマ、幾何、ポアソン、パレートなど) 、またはサンプルデータを活用してシミュレーションを行えます。

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「一年のうちに、データサイエンスチームが本番稼働できるモデルは、時にはゼロ、最大でも 4 つ程に過ぎません。 アシスト付きモデリングを利用すれば、たった半日で同じことが実現できてしまうかもしれません。」

テクニカルリード , Bulien

 

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