dotData、Feature Factory 1.4とOps 1.5のアップデートを発表

データ分析プラットフォームのリーディングカンパニーであるdotDataは20日、dotData Feature Factory 1.4とdotData Ops 1.5の製品アップデートを発表しました。dotData Feature Factory 1.4は、Microsoft Fabric上でのdotData Feature Factoryの直接デプロイをサポートします。Microsoft Azureユーザーは、データを移動または複製することなく、Microsoft Fabric上で高品質なフィーチャーを自動生成できます。Microsoft Fabric上で一元管理されたデータガバナンスにより、dotData Feature Factoryはスケーラビリティ、セキュリティ、柔軟性を備えた運用が可能になります。

さらに、このプラットフォームではAIベースのデータチェックとクレンジングが強化されています。AIは、定数カラム、数値フィールドのカテゴリーコードの混在、期待されるフォーマット外の値など、幅広いデータ品質の問題を自動的に検出します。dotData Ops 1.5は、面倒で困難なデータクレンジングを、対話型のAI支援プロセスに置き換え、分析の信頼性を向上させます。

In addition, widgets such as feature leaderboards can now be exported as standalone HTML. Features and analysis results can be quickly shared with business departments without access to an analytics environment, allowing them to interactively review and interpret results rather than using static reports. This speeds up the business feedback loop and accelerates the discovery of valuable patterns. dotData Ops 1.5 includes a framework for comparing and managing deployed “champion” models with new “challenger” models. Challengers can be created by uploading existing models or by automatically retraining them using AutoML (automated machine learning) with the latest data. Automatically searching for the best model candidate at any time streamlines addressing accuracy degradation. It also supports automatic switching between shadow testing and production models. Run a challenger model in parallel with the champion model running in production to compare and monitor prediction accuracy and feature drift without impacting the production environment.

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For example, by setting criteria for automatically switching production models, such as “the challenger outperforms the champion in three of the last four tests,” the model will be automatically adopted for production when the criteria are met, ensuring that predictions are always provided using the optimal model. dotData Feature Factory 1.4 and ドットデータ Ops 1.5には、機械学習モデルのライフサイクル全体を管理するための堅牢性、使いやすさ、自動化に関するさまざまな改善も含まれています。

ソース ヤフー