AutoMLとは、Automated Machine Learningの略で、日本語では「自動化された機械学習」と訳されています。機械学習のための高度なモデル構築を自動化できるため、本来はデータサイエンスの専門知識やプログラミングスキルが必要な工程を機械に任せ、誰でも簡単に機械学習を扱えるようになります。
データ分析の作業の流れ
ビジネスでデータ分析を活用するまでには様々な工程があります。データサイエンティストには手持ちのデータを分析に使える形式に整えるデータ準備、モデルの構築、運用といった、高い専門性と時間や手間のかかる作業が求められます。
データ準備は手間のかかる地味な作業ですが、正確でないデータは分析結果にまで影響を及ぼしてしまいます。モデル作成は特徴量やアルゴリズムの選択、モデル構築、検証など専門性の問われる工程が多く、データサイエンティストの経験や力量に依存するところもあるでしょう。「データ活用をしよう」と思い立ったところで思うように進まないのがデータ分析です。
数々のアルゴリズムの中から、この分析にはどれが最適なのか？データサイエンティストの力量が求められる
AutoMLでデータ準備とモデル作成を自動化
これらの作業を自動化するのが、AutoML（自動化された機械学習）機能です。データサイエンティストに依存していた工程を自動化できることで、リソースが不足した組織でも効率的なデータ分析を可能にします。
分析したいデータを読み込み、AutoMLのアイコンをドラッグアンドドロップで設定すれば、データ準備からモデル作成を自動で実行し、いくつかのアルゴリズムを検証、精度比較したうえで、最適なモデルを出力します。発生した作業と処理の履歴がきちんと残るので、後から修正も可能です。
数千、数万行のビッグデータにも対応しており、2万行くらいのデータであれば数十秒であっという間に完了します！
AutoMLがデータサイエンティスト＆DX人材不足をサポート
どの業界においてもDX人材、データサイエンティスト育成は急務とされています。データサイエンティストの採用費、難易度は高くなっており、人材不足やスキル不足を補うツールとしてAutoMLは有効です。数時間ほどで使い方を把握できるので、新たに人材を採用、もしくは育成を考えている組織はぜひお試しください。もちろん、データ活用を本格的に行う方も時短ツールとしてぜひご活用ください。
以下のウェビナー動画では、実際の操作性や使い方をご覧いただけます。
参考：データサイエンティスト不在でもビッグデータを活用したい！
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カテゴリー: データアナリティクス
