近年AI・機械学習による作業効率化が注目され、開発環境としてプログラミング言語の中でも特にPythonを選ぶ方が増えています。Python公式の配布版やAnacondaなどをインストールして簡単に開発環境を構築でき、データ分析やAI（機械学習）で必要なライブラリやツールも揃っています。プログラミング開発環境をすぐに整えられ、はじめから終わりまでの一連の作業を効率化できるPythonは、AI/機械学習の入門に最適でその注目度は世界のプログラミング言語の中で最も高まっています。（参考：ZDNet）
Altair Knowledge Studioは、Pythonで作成したシステムを読み込んだり、Knowledge Studioで構築した機械学習モデルをPython（やその他のプログラミング言語）にエクスポートできます。Knowledge Studioに搭載されたAutoML（自動化された機械学習）機能と組み合わせることで、機械学習の様々なシステムへの実装を促進します。
参照：機械学習活用におけるフローとKnowledge StudioのAutoML機能については、「AutoML（自動化された機械学習）ってなに？すぐにスタートできるデータ活用」をご覧ください。
Pythonコードの読込/編集/書き出し
- Pythonで作成した機械学習モデルや運用中のシステムをKnowledge Studioにそのまま読み込み、読み込んだPythonコードをKnowledge Studio上で編集できます
- AutoML（自動化された機械学習）機能で自動コード生成されたモデルを、Pythonコードやほぼすべてのプログラミング言語でエクスポートできます
- すべてのPython関数とアルゴリズムをKnowledge Studioで使用できます
- Pythonの関数やライブラリを使用して機能拡張が可能です。Python Codeノードを用いて必要なPythonライブラリをロードし、その出力を通常のデータセットとして使用し、ワークフローを構築できます
- Knowledge Studioのプロジェクトに取り組むことでPythonに画面を切り替えたり戻したりする必要がありません
- Pythonで作成したワークフローを、SAS、SQL、PMMLで本番環境に即したデプロイメントコードに変換できます
- 組み込まれたデータセットを通常のAltair KDDデータセットとしても利用できます
Jupyter Notebookとの連携
Knowledge Studioは、PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境「Jupyter Notebook」とも連携できます。Jupyter Notebookは、統計のモデリングや機械学習などデータ分析に使用されることが多く、データの視覚化に優れ、オープンソースで利用できることからAIや機械学習の開発環境として人気があります。
活用事例
参考：デサント様による活用事例「デサント、競輪用ウェア提案システムにアルテアの予測分析プラットフォームを採用～機械学習を活用して、各選手の最適なサイズと生地を自動的に出力～」
この競技用ウェア提案システムは、Altair Knowledge Studioが風洞試験データと選手の体形データを学習して作成した機械学習モデルが組み込まれており、選手の体形データ、性別、競輪種目を入力すると、各選手に最適なウェアのサイズと生地(スキンスーツ)が自動で出力されるものです。
Altairでは、定期的に機械学習に関するウェビナーを開催しており、機械学習の基礎や実際の操作性や使い方をご覧いただけます。
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カテゴリー: データアナリティクス
