ナレコムAIの仕組みは？

ナレコムAIを使うと、誰でも簡単に精度の高い機械学習モデルを作ることができます。

その仕組みについて紹介します。ポイントは次の３つです。

それぞれのポイントについて説明します。

クラウドで総当たり

ナレコムAIは内部で複数のクラウドサービスにつながっています。2017年9月時点ではAzure Machine Learning、Amazon Machine Learningの２つのサービスを内部で利用しています。

ナレコムAIにデータをアップロードすると、各クラウドに適した形にデータを加工して、クラウドの機械学習サービスにデータを送信、機械学習モデルの作成が始まります。

そして、各クラウドの機械学習サービスで提供される様々なアルゴリズムやパラメータの組み合わせを100パターン以上、総当たりで試します。総当たりは自動的にナレコムAIがやってくれるので、利用者側では特に操作は不要です。

多数の機械学習モデルを作成し、正解率などの精度を評価して、その中からもっとも精度の良かったモデルを、利用することができます。

クラウド側では日々サービスのアップデートが行われているため、常に最新のアルゴリズムを利用することができます。また、クラウドのリソースを使って並列して分析を行うため、モデル作成完了までの時間が短く、コストも抑えることができます。

ナレコムAIで機械学習を行うためには、その学習元となるデータが必要です。機械学習モデル作成のためのデータは教師データと呼ばれます。教師データは、CSVファイルに対応しているのでExcelなどのツールで作成したり、業務システムで作成したデータを使うことができます。

教師データをアップロードすると、データの内容を分析します。どんなカラムあって、どのような値で構成されているかを簡易表示します。そして、予測したいカラムを選択することで機械学習モデル作成をすぐに始めることができます。

データ定義をスクリプトで作成したり、SQLを作成するといった作業は不要です。

ナレコムAIで機械学習モデルを作成したり、結果の確認するのはナレコムAIのWebサービス上から、誰でも簡単に使用することができます。コマンドを覚えたり、特別なソフトのインストールは不要です。

機械学習モデルが作成されると、その結果をレポート画面から確認できます。

レポート画面では作ったモデルの精度や相関係数ランキングを簡単に確認できます。

グラフや表で分かりやすく表示するので、機械学習の専門家でなくても、結果を確認して評価することができます。

以上のように、ナレコムAIはクラウドの機械学習を利用して、誰でも、すぐに、簡単に機械学習を活用できるようにアーキテクチャを組み合わせてサービスを構成しています。

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