データサイエンスソリューション
最終更新: 2025年3月04日
さまざまなレベルの自動化を提供するツールを使用して、データを分析し、機械学習ソリューションを構築することができます。 データやモデルを扱うためにどのような方法を選択するかによって、どのツールが自分のニーズに最も適しているかを判断することができる。
それぞれのツールには、特定の主要なタスクがある。 ツールによっては、複数の種類のタスクに対応できるものもある。
プロジェクトの中で、どの程度自動化したいかに応じてツールを選択することができる:
- コードエディターツール:PythonやRでコードを書くのに使う。
- グラフィカル・ビルダー・ツール: ビルダーでメニューおよびドラッグ・アンド・ドロップ機能を使用して、視覚的にプログラムを作成します。
- 自動化ビルダー・ツール: 限定されたユーザー入力を必要とする自動化タスクを構成するために使用します。
ツール | 主要課題 | ツール・タイプ | データの処理 | モデルの処理 |
---|---|---|---|---|
Data Refinery | データの準備と視覚化 | グラフィカル・ビルダー | ✓ | |
視覚化 | グラフを作成してデータを視覚化する | グラフィカル・ビルダー | ✓ | |
Synthetic Data Generator | 合成表データの生成 | グラフィカル・ビルダー | ✓ | |
Prompt Lab | 基礎モデルとプロンプトを試す | グラフィカル・ビルダー | ✓ | |
Tuning Studio | 特定のスタイルやフォーマットで出力を返すようにファウンデーションモデルをチューニングする | グラフィカル・ビルダー | ✓ | ✓ |
Jupyter ノートブック・エディター | Python または R notebooks でのデータおよびモデルの処理 | コード・エディター | ✓ | ✓ |
統合学習 | 分散データでMLモデルをトレーニングする | コード・エディター | ✓ | |
RStudio IDE | RでデータとMLモデルを操作する | コード・エディター | ✓ | ✓ |
SPSS Modeler | MLモデルをビジュアルフローとして構築する | グラフィカル・ビルダー | ✓ | ✓ |
Decision Optimization | 最適化の問題の解決 | グラフィカルビルダー、コードエディター | ✓ | ✓ |
AutoAI ツール | 機械学習モデルの自動作成 | 自動化ビルダー | ✓ | ✓ |
パイプライン | モデル・ライフサイクルの自動化 | グラフィカル・ビルダー | ✓ | ✓ |
詳細情報Copy link to section
Copy link to section
トピックは役に立ちましたか?
0/1000