特徴量自動設計でAI開発を強化する

世界をリードする特徴量自動設計で100倍の特徴量を探索し、より高品質で正確な機械学習モデルを開発しましょう

課題

高品質な特徴量がAI開発の成否を分ける

PythonのNotebookからdotDataの特徴量自動設計を活用して、より優れた予測モデルを構築できます。AIの導き出す新しい特徴量を、業務知見に基づく特徴量と掛け合わせることで、データの力を最大限に引き出すことができます。

機械学習モデルの強化

予測モデルを改善する唯一の原則は、より多くのデータと特徴量を機械学習にかけることです。dotDataの特徴量自動設計で、従来の10倍以上のデータと100倍以上の特徴量を探索できます。

アジャイルな機械学習開発

機械学習モデルの開発の大部分の時間と工数は、データ加工と特徴量設計に時間がかかります。dotDataを使用すると、高品質の特徴量をすばやく構築できるため、試行錯誤のサイクルを早めることができます。

マルチモーダルパターンを発見

関係データ、トランザクションデータ、時間データ、位置情報データ、テキストデータなどを自動的に掛け合わせて加工することにより、マルチモーダルなデータから重要なパターンを発見します。

AI自動化で従来の100倍の特徴量を導き出す

複雑な関係と数十億のレコードを持つ数十のテーブルを操作して、機械学習に対応した特徴量テーブルをわずか数時間で構築します。AIによってデータ内の隠れたパターンを発見できるため、従来だと思いつかなかったソリューションや価値を検討できるようになります。

マルチモーダルパターンを発見

関係データ、トランザクションデータ、時間データ、位置情報データ、テキストデータなどを自動的に掛け合わせて加工することにより、マルチモーダルなデータから重要なパターンを発見します。マルチモーダルパターンの検出は自動化されているため、複雑で大規模なデータを詳細に調べ上げ、より深い洞察を得られる質の高い予測モデルを構築できます。

複数表をそのまま入力

AI・機械学習プロジェクトで最も手間と時間のかかるステップである特徴量設計を自動化します。dotDataは、複雑に関連している数十億のレコードを含む数十のテーブルを入力し、機械学習の入力となる特徴量テーブルの構築と、それらに隠されているパターンとAIで作成された特徴量の検出を自動で行います。従来の10倍以上のデータと100倍以上の特徴量を数時間で探索し、より多くの予測モデルをより正確に提供します。