企業は、データに基づいた意思決定を促進するためのツールと人材に投資しています。 機械学習モデルとデータ サイエンス技術により、組織は収集した膨大な量のデータを理解する機会を得ることができます。
しかし、多くの中小企業は、リソースが限られており、チーム内の知識の輸出が不足しているため、この傾向に適応するのに苦労しています。
幸いなことに、私たちは今、次のような時代に生きています。 ノーコードプラットフォーム そしてサービス。 雇わなくても データサイエンティスト エンジニア、ビジネス アナリスト、ドメインの専門家は、データの傾向を見つけ始めることができます。
この記事では、組織が成長を促進する予測モデルを構築できるようにすることを目的とした、エキサイティングな新しい AI ノーコード ツールである Obviously AI について説明します。
Obviously AI が提供する主要な機能のいくつかについて説明し、このツールを使用して数分でモデルを作成する方法を説明します。
明らかにAIとは何ですか?
明らかにAI は、ユーザーが独自のデータを使用して予測モデルを作成できるノーコードのデータ サイエンス プラットフォームです。 このプラットフォームは、データ ソースのアップロードまたは接続を可能にする直感的なユーザー フレンドリーなインターフェイスを使用しており、 モデルを構築する ほんの数分で
データが Obviously AI のサーバーにアップロードされると、データセットを探索して、知っていることと予測したいことについてより包括的なビューを取得できるようになります。
当然、AI はデータセットを使用して、すぐに使用できる機械学習モデルを作成します。 これらのモデルは、Zapier などのサードパーティ ツールと統合したり、独自のツールを通じて統合したりできます。 REST APIサービス.
もちろん、AI はモデルに使いやすいダッシュボード インターフェイスも提供しており、誰でもブラウザから直接モデルを使用できます。 たとえば、上の画像は、顧客の詳細を調整して顧客の解約率やサービスの購読を中止する確率を予測するユーザーを示しています。
これらすべてのツールは、データ サイエンティストに相談して、ユーザーがデータを最大限に活用する方法を理解できるようにする機能により、さらに強力になります。
Obviously AI の主な機能
Obviously AI で利用できる主な機能のいくつかを以下に示します。
データセット エクスプローラー
AI には、アップロードされたデータセットを理解するのに役立つ読みやすいデータ エクスプローラーが付属していることは明らかです。 ユーザーは、データセットの合計サイズと各列の値の分布を確認できます。
当然のことながら、AI はデータセットも分析し、どのフィールドにデータが欠落しているか、どのフィールドがモデルの構築に使用できるかを知らせます。
複数のモデルのサポート
明らかに、AI はクラスタリング、分類、時系列分析、回帰を処理するモデルをサポートしています。
プラットフォームはテストします いくつかの異なるモデルを選択し、全体的に最良の結果を持つモデルを返します。
モデルAPI
Obviously AI がモデルを構築すると、ユーザーはカスタム モデルにリクエストを送信できるようになります。 REST API.
これにより、組織は Obviously AI を、遭遇するあらゆる種類の業界データを分類または予測できるバックエンド クラウド サービスとして使用できるようになります。
このプラットフォームには Zapier のサポートも含まれており、ユーザーは Obviously AI のモデルをワークフロー自動化に統合できます。
サービスとしてのデータ サイエンティスト
ほとんどの組織はフィルタリングされていない生のデータから始めるため、専門のデータ サイエンティストに相談する必要がある場合があります。
明らかに AI はこのニーズを理解しており、 いくつかの機能 これに対応するためにプラットフォームに。
ソフトウェア + データ サイエンティスト プランに登録しているユーザーは、データ サイエンティストと協力して、より正確なモデルの作成を支援できます。
データ サイエンティストは、生のデータセットを調べて新しい列を作成し、欠落しているデータを処理し、ユースケースに最適なモデルを特定できます。
明らかに AI でモデルを構築する方法
Obiously AI プラットフォームが何を提供するのかについてよく理解できたので、Obiously AI モデルを構築する方法を見てみましょう。
この簡単な例では、Obviously AI を使用して、タイタニック号生存者のデータセットを使用して分類モデルを作成します。
まず、Obviously AI にログインするか、アカウントを作成します。 Web サイト app.obviously.ai にアクセスして、Obviously AI ダッシュボードを表示します。
左側のパネルの「+」ボタンをクリックして、新しいデータセットをアカウントに追加します。
構築するモデルのタイプを選択します。 このデモンストレーションでは、次のものを選択します Classification.
次に、データセットをアップロードする方法を選択します。 ここでは、ローカル CSV ファイルをアップロードしてデータをアップロードします。
[レビュー] ページには、データの予備的な概要が表示されます。 また、各列の何パーセントが空で使用可能な状態になっているかも表示されます。
次のページでは、どの列を予測するかを決定する必要があります。 この場合は、 生き残った コラム。
モデルが構築されると、モデルの概要を含む新しいビューにリダイレクトされます。
もちろん、AI は使用されたモデルの種類とモデルの精度を通知します。 このページには、結果を予測するための主な要因となるデータセット内の特徴もリストされます。
[モデルの使用] タブをクリックし、[モデルの起動] を選択して、ブラウザーでモデルを自分で試してください。
明らかに、AI は予測用のデータを入力できるダッシュボードにリダイレクトします。 上の例では、新しい乗客のデータを入力しました。 クリックすると 予測する、新しい乗客が生き残る確率は 78% であると判断しました (生存=1)。
テストデータの CSV をアップロードしてバッチ予測を行うこともできます。
ソフトウェアの制限をクリック 予測をダウンロードする アップロードされたデータに対してモデルが行った予測の CSV をダウンロードします。
価格(英語)
明らかに AI が提供するのは、 無料プラン 予測数は 1200 に制限されており、分類モデルと回帰モデルにアクセスできます。
制限付きアクセス プランでは、予測の量が 12,000 に増加し、ユーザーはプロジェクトを支援する専任のデータ サイエンティストにアクセスできるようになります。
フル アクセス プランでは、制限が 120,000 の予測と無制限のトレーニング データ行に増加します。 ユーザーは、時系列モデルとクラスタリング モデル、およびデータ準備やその他のリクエストを処理する専用のデータ サイエンス チームにもアクセスできます。
まとめ
Obviously AI を使用して最初のモデルを作成した後、生のデータ セットをクラウドベースの実用的なデータ サイエンス アプリケーションに変換することがいかに簡単で迅速であるかに感銘を受けました。 モデルを最初からセットアップするのにかかる時間はわずか数分です。
料金プランは愛好家や非営利団体にとっては少し高価かもしれませんが、チームに専任のデータ サイエンティストやデータ エンジニアがまだいない小規模企業にとっては十分合理的なプランです。
「明らかにAI」についてどう思いますか?
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