Alteryx Machine Learning

使いやすく、説明可能で、高性能。

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直感的で操作性に優れた自動機械学習でチームをパワーアップ

自動機械学習 (AutoML) と特徴量エンジニアリングにより、全社規模でのデータサイエンスの拡張を実現。ビジネス分野のスペシャリストからデータサイエンティストに至るまでの誰もがインサイトを加速できるようになります。

もう複雑なモデルのコーディングを専門の担当者に頼る必要はありません。自動化された完全ガイド付きのユーザーエクスペリエンスで、機械学習モデルをすばやく構築、検証、反復、探索できます。

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Eligible Alteryx customers can sign up to try Alteryx Machine Learning via the Early Access Program

We're excited that you are interested this innovative new AutoML offering. If selected, our product management team will be contacting you to provide onboarding instructions so you can try it out, provide feedback, and help shape the future direction of the product.

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Alteryx Machine Learning では、自動インサイト生成機能で、データに潜む兆候やカギとなる関係性を素早く発見することができます。

しかしながら、機械学習でインパクトを生み出すためには、ステークホルダーの関与が不可欠です。これを実現するには、インサイトや成果をインタラクティブに分かりやすく可視化し、クイックに共有して、社内の理解や信頼を得ることが肝心です。Alteryx Machine Learning は、そのようなニーズに応える直感的で説明可能な機械学習を実現します。

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モデルの精度を高める Deep Feature Synthesis

予測の精度は、データ品質、特徴量、アルゴリズムなどの要因に大きく左右されます。

Alteryx では、こうした問題を解消するために、データ内の関係に基いて高品質の特徴量を抽出できる自動特徴エンジニアリング手法である Deep FeatureSynthesis を採用しています。新たに抽出された特徴量は、xgBoost、LightGBM、ElasticNet などの人気アルゴリズムを 含む候補モデルに取り込むことができます。

強力で堅牢なアルゴリズム群を備えた Alteryx Machine Learning では、誰もが容易に理解できる説明可能なモデルを効率的に作成し、意思決定に応用できます。

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より精度が高く解釈可能なモデル

信頼性の高い結果を得るためには、モデルの解釈が欠かせません。モデルの動作や特定の予測を作成する仕組みを説明できれば、信頼 性と透明性を確保し、社内外の規定の要件を満たすことが可能になります。

Alteryx Machine Learning で は、Feature ImportancePartial Dependence Plot (部分従属プロット)Shapley Impact Analysis 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に関してより良い理解を得ることができます。

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Woodwork, Compose, Feature Tools, EvalML

事前定義済みの特徴量ライブラリで信頼できるモデルを迅速に構築

オープンソーステクノロジーはイノベーションの加速において欠かせない存在です。Alteryx Machine Learningでは、Alteryx Open Source のパッケージから多くの手法を取り入れています。このパッケージには WoodworkComposeFeaturetoolsEvalML などの手法が含まれ、すべてがGitHubで公開されています。

100 万回以上のダウンロード数を誇るこれらの手法は、世界中のデータサイエンティストから絶大な信頼を得ており、機械学習への取り組みにおける確かな基盤となっています。

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Woodwork, Compose, Feature Tools, EvalML
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データ品質の確立

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。

迅速かつ容易にモデルを本番環境に移行

エンドツーエンドの分析プラットフォームを介して、モデル予測をあらゆる分析プロセスに統合し、機械学習による予測をビジネス上の意思決定やアクションに応用できます。

固有の要件を持つビジネスプロセスがある場合は、Pythonモデルを直接、または Alteryx MLOps (Alteryx Machine Learning Operation) を使用して、他のビジネスアプリケーションにすばやくエクスポート、カスタマイズ、統合することもできます。

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Alteryx をご利用のお客様|事例を読む >

世界中の多数の企業で分析を変革

 

「正確な回答や予測が求められるユースケースは数多くあります。 アナリストが自分自身で価値ある説明可能な機械学習モデルを作成できる Alteryx Machine Learning のインパクトは絶大です」

Symphony Care Network、チーフインフォメーションオフィサー、Nathan Patrick Taylor 氏

 

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事前構築済みの分析ワークフローを使って、データを取り込んだり、ニーズに合わせて調整することができます。

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