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DATAFLUCT、AutoMLモデルが構築できる機械学習プラットフォームを提供

  2021/01/15 16:38

 DATAFLUCTは、機械学習プラットフォームサービス「DATAFLUCT cloud terminal.」(データフラクト・クラウドターミナル)正式版の提供を発表した。

 同社は、「AutoMLにかかる時間の短縮」と「機械学習や深層学習の知識がないユーザーでも簡単につくれる高精度の機械学習モデル」を実現するサービスとしてDATAFLUCT cloud terminal.を開発したという。

サービスの主な特徴

1.簡単に高精度の機械学習モデルをつくれるAutoML

 自社データをアップロードし、分析手法(回帰・分類・時系列予測)を決定するだけで、モデル生成からデプロイまでを自動で実行する。そのため、機械学習や深層学習の知識がないユーザーでも、難しいアルゴリズム選定やパラメータチューニングの必要なしに、機械学習モデルを構築できるとしている。今後は、AutoML以外にも様々な機械学習アルゴリズムを搭載予定だという。

モデル作成のデモ動画
2.マルチクラウド対応

 AWS Cloud、Microsoft Azure、Google Cloud Platformの3つのクラウドサービスに対応している。

3.簡単デプロイ機能(オンライン処理、バッチ処理)

 作成したモデルをデプロイし、ニーズに合わせてアプリや手動で予測結果を取得できる。APIエンドポイントを作成し、1件ずつのリクエストからJSON形式で予測結果を取得できる「オンライン予測」と、複数の入力データを含むデータセットから複数の予測結果を一括で取得できる「バッチ予測」の2つを利用できるとしている。

4.信頼性の高いプラットフォーム

 ゼロトラスト・セキュリティ設計を採用し、マルチクラウドの連携とセキュリティを両立した。

5.シンプルな料金メニュー

 月額固定・回数上限によるシンプルな料金メニューを設定している。

主な機能

 各フェーズに搭載している主な機能は下記の通り。

[画像クリックで拡大]
  1. データ準備フェーズ:データセットの型チェック、3つのクラウドサービスに合わせた自動整形機能
  2. モデル作成フェーズ:「回帰」「分類」「時系列」の3つの分析機能
  3. インサイトフェーズ:パブリッククラウドごとのモデル精度の比較や特徴量のインパクト、作用予測などの精度メトリック情報の提供機能
  4. デプロイフェーズ:「オンライン予測」と「バッチ予測」の2つのデプロイ機能
  5. モデル運用管理フェーズ:作成した機械学習モデルを利用者自身の運営環境に組み込んで自由に運用できるモデルエクスポート機能

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  • EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)

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