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

Data Scientist
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。

Typing

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。

Patterns

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。

Tables

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。

Server Room

すぐに業務運用可能

データ加工や特徴量クエリの再開発は必要なく、APIやコンテナとして大規模な本番環境にデプロイ可能な特徴量クエリを自動的に生成します。機械学習のスコアリングまでを、一気通貫で本番適用することもできます。

企業のデータサイエンスを民主化・加速する

データサイエンティスト
dotData-Py_transperancy-New

業界エキスパートからの信頼

Forresterの機械学習に関するレポート、New Waveで「リーダー」として認定を受けました。 また、dotDataは「機械学習の隠れた優良企業」であり、「dotDataは、多数のデータセットを横断して、新しく透明性の高い特徴量を自動的に生成する独自の機能を有しています」とも語っています。

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