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Driverless AIで”データサイエンスの達人を掌に”

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数年前から、「ビッグデータ解析」という言葉をよく耳にするようになりました。機械学習などを利用してデータ活用に踏み出すには、多くの場面でデータ分析の専門家であるデータ・サイエンティストの力が必要になってきます。しかし、データ・サイエンティストの人材育成は思うように進んでおらず、企業においてデータの解析結果をビジネスに生かす実践的スキルを持った人材の不足が問題となっています。3月下旬に開催された統合イノベーション戦略推進会議において、「AIを活用できる人材を年間25万人育てる」というニュースは記憶に新しいところと思います。

データ・サイエンティスト以外にも機械学習を解放

IBMでは、このような問題を解決する手段の1つとしてH2O社のDriverless AIという機械学習ソフトウェアを提供しています。H2O Driverless AIにはKaggle(*)の上位入賞者であるGrandmaster(グランドマスター)やmaster(マスター)が開発したアルゴリズムを採用し、特徴量の抽出や機械学習のモデル検証、チューニングといったデータ・サイエンティストがその専門的なスキルを活用して行う作業のほとんどを自動化することが可能です。また、H2O Driverless AIはGPUによる高速化に対応しており、より高速な機械学習を行う環境を、最新のNVIDIA GPUを搭載するIBM Power System AC922で構築可能です。H2O Driverless AIは、データ・サイエンティストの知見を利用したビッグデータ活用を専門家がいなくてもすぐに始めることができ、データ・サイエンティスト不足の切り札として利用いただくことが可能です。

H2O Driverless AIで機械学習を行うためには、取引データやセンサー・データ、ログ・データなどの構造化された数値/文字コード・データ(csvフォーマット)を利用します。すべてGUIだけで操作できるため、学習モデルの開発といってもプログラミングは不要です。データ・サイエンティストの作業効率を高めることはもちろん、AIや機械学習の知識を持たない業務部門スタッフでも手軽に高度な機械学習のメリットを享受できます。

H2O Driverless AI による分析例

H2O Driverless AIは、数値/文字コード・データから需要予測や不正検知のモデルを全自動で高精度に、GPUを使って高速に導出し、現場でポータブルに予測や検知を実行できることが特徴です。以下のビデオではH2O Driverless AIを活用して機械学習を行なっているデモをご覧いただけます。

 

 

より深くH2O Driverless AIについて理解したい場合、H2O Driverless AIコミュニティーが役に立つでしょう。ぜひご参加ください。

Tokyo H2O.ai Meetup
Osaka H2O.ai MeetUp


*Kaggleとは世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人が集まるコミニティーです。企業や政府などの組織とデータ分析のプロであるデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームであり、単純なマッチングだけではなく、「Competetion」が行われているのがKaggleの最大の特徴です。機械学習のアルゴリズムや手法についての世界最大のコンテストとなっており、「Competetion」において最も優秀な成績を納めたGrandmasterの称号を持っているデータサイエンティストは世界中に約100名ほどしか存在していません。


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