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  • 業務ユーザーに対して解釈可能なモデルを展開する方法

    Fast Forward Labs 調査レポートが、サブスクリプション不要でご利用頂けるようになりました

    今後、全ての新しいレポートは一般に公開され、無料でダウンロードできるようになります。さらに、過去の古いレポートのアップデートバージョンにもアクセスできるようにする予定です。利用可能な無料の調査レポートを頻繁にチェックしてみてください。

    必要なのはデータに関する専門家

    機械学習は、決して容易なものではありません。急速に変化するテクノロジーの不確実性、優れたチームの構成方法に対する困惑、機械学習の理想と現実を切り離すことの難しさなどによって、どんなに努力を払ってもすぐに無駄になってしまう可能性があります。

    最新のテクニックやベストプラクティスを継続的に観察し、困難な業務課題に対してどのように適用することが最善かを判断できる、バーチャルな専任リサーチ担当者を使うことで、エグゼクティブやデータサイエンスチームは将来のビジネスに専念できるようになります。

    Cloudera Fast Forward Labs Research は、画期的なアルゴリズムやハードウェア、テクノロジーのコモディティ化、そして対象データの拡大など、変化し続ける新たなトレンドにフォーカスしています。本レポートに加え、アルゴリズムの機能を実際に見せるための実動プロトタイプや、実践的なアプリケーションに対する詳細なテクニカルアドバイスを提供します。

    調査レポートの内容とは?

    Cloudera Fast Forward Labs リサーチレポートでは、以下に示すような内容によって、データに対する新しいユースケースを開拓し、他社に先駆けた形でスタートを切れるようにします。

    • 今後6ヶ月から2年の間に登場することが予想される、様々な新しいデータや機械学習機能にフォーカスした調査レポート
    • アプリケーションデモのためのプロトタイプ

    さらに、Cloudera のニュースレターを購読 して、現場の新しい調査結果や開発状況をアップデートすることができます。

    最新の調査結果

    無料

    ラベル付きデータなしでコンセプトドリフトを推定する

    概念ドリフトとは、対象となるドメインの統計的特性が時間の経過とともに変化し、モデルの性能が低下することです。ドリフトの検出は、対象となるパフォーマンス指標を監視し、その指標がある指定された閾値を下回ったときに再トレーニングパイプラインをトリガーすることで実現されます。しかし、このアプローチは、予測時に十分な量のラベル付きデータが得られることを前提としていますが、多くの生産システムでは非現実的な制約となっています。本レポートでは、ラベル付きデータに容易にアクセスできない場合に、コンセプトドリフトに対処するための様々なアプローチを検討しています。

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     ラベル付きデータなしでコンセプトドリフトを推定する
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    多目的ハイパーパラメータの最適化の探求

    Cloudera は、予測精度、再現率、適合率といった“主要”な指標を使って機械学習モデルを開発しています。しかし、これらの指標だけを気にかけていればよいということはほとんどありません。本番環境モデルは、レイテンシやメモリフットプリント、あるいは公平性の制約などの物理的な要件も満たす必要があります。ハイパーパラメータの最適化は、最適化すべき指標が複数あると非常に困難になります。Cloudera の最新の調査では、この“多目的”ハイパーパラメータの最適化シナリオについて詳しく考察しています。

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    多目的ハイパーパラメータの最適化の探求

    Cloudera 機械学習アドバイザリーサービス

    貴重なリソースをどこに集中すべきか、効果的な事例の構築方法、技術的な行き詰まりを避けながら開発から実際の業務に移行する方法などについて、理解を深めることができます。

    The Fast Forward Labs ブログ

     

    最新情報の入手

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    Webinar

    ディープラーニングを使った自動回答システムの構築

    Webinar

    異常値検知にディープラーニングを使うべき場合とその理由について学びましょう。

    Webinar

    機械学習と因果推論を組み合わせる方法

    Datasheet

    Cloudera Fast Forward Labs データシート

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