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【AIの中心に人を据える】RapidMiner 9.6 がリリースされました

みなさんこんにちは。
KSKアナリティクスの北野です。

先日RapidMiner 9.6 がリリースされました。
今回のキーワードは以下です!
RapidMiner 9.6 is putting people at the center of your AI journey.
RapidMiner 9.6 はAIの旅の中心に人を据える

これを実現するために、RapidMinerは機械学習を誰でも手が届くものにし、
バックグラウンドや好みの異なる人同士のコラボレーションを目指しています。

以下からはRapidMiner社のブログを日本語に翻訳したものになりますので、
原文を見たい方はこちらよりご覧ください。
(なお画像は新着ページリリースノートより取得いたしました。)

  


RapidMinerのゴールは、未来を形作る機械学習と人工知能を
使用したい誰にでもAIを使えるようにすることです。
では、誰でも、またどのように働いている人でも
使用できるツールにするにはどうしたらいいでしょうか?

この問いは数ヶ月間私たちの仕事を方向づけてきましたが、
今日のようにRapidMiner 9.6 を発表できることを嬉しく思います。
私たちのプラットフォームの最新版はAIの旅の中心に人を据えます。
最新版では誰でも踏み込めるよう、各チームメンバーのユニークなスキルセットと
好みに合わせたユニークな体験を提供します。

9.6の新機能は何?

この投稿を下にスクロールすると機能やインテグレーションについての
詳細がありますが、概要を知りたい方は以下をご覧ください。

・9.6はスピードを追求する
RapidMiner 9.6 の一環として、RapidMiner Goをリリースしました。
RapidMiner Go のおかげで、チームのビジネスユーザーがAutoMLを実行できます。
RapidMiner Go はブラウザベースであるため、わずらわしいインストールや設定をせずに
誰でも記録的な速さで生のデータから知見を得ることができます。

・9.6はPythonを話す
RapidMiner 9.6 にはJupyterHubがあるため、RapidMiner内で直接Pythonを書くことが可能です。
このインテグレーションと共同展開により、PythonコードとRapidMinerのワークフロー間が
シームレスにつながるため、チーム内の誰でもあなたが書いたコードを利用することができます。

・9.6はビジュアルインサイトを提供する
Grafanaと統合することで、RapidMinerのユーザーは組織全体で使用できるような
ビジュアルダッシュボードを速く簡単に作れるようになりました。

これらの改善をしたことで、AIや機械学習を利用したい人は
必要なツールをすぐに使える世界へ近づきました。
それでは詳細を見ていきましょう!
  
  

9.6はスピードを追求する – RapidMiner Go

RapidMiner Go はRapidMiner Auto Modelの知恵であり、ビジネスユーザーや
内容領域専門家(subject matter experts: SME)、ビジネスアナリストのために構築されています。
RapidMiner Go の直観的なUIは、ビジネス上の課題を機械学習のプロセスに落とし込みます。
RapidMiner Go はビジネスインパクトをもたらす、もっとも効果的なデータとモデルを示し
モデルを実稼働した際に得られる利益を見積もることができます。

RapidMiner Goはビジネスユーザーに、ビジネスケースを支えるモデルや、
再利用でき編集可能なデータパイプラインを含む、説明可能な機械学習パッケージを提供します。
この全体のプロセスには数分しかかかりません。
またデータサイエンスやDevOpsサポートの有無にかかわらず、
新しいモデルをWebサービスとして即座に「自動展開」することが可能です。
もしくは、新しいモデルに新規データのスコアリングを行い、さらなるインパクトの評価や
アドホックな意思決定の支えにすることも可能です。

RapidMiner Goの自動ワークフローについて特に素晴らしい部分は、
専用のデータサイエンスチームにアクセスできないユーザーに知見を与えることに加えて、
データサイエンティストと連携している人々にも役立つことです。
例えば、データサイエンティストはRapidMiner Goからプロトタイプとしてモデルを取り出し
モデルをさらに調整するか、もしくは彼ら自身の成果として用いることができます。
このことは、多くの人が目指している「チームスポーツとしてのデータサイエンス」の考え方を取り入れています。
このアプローチのおかげで、誰でも – 特にデータサイエンティスト – はより生産的になれます。

しかし、9.6ではデータサイエンティストにとって上記のことが全てではありません。
初心者が機械学習に触れられるようにすることに加え、私たちはスペクトラムの反対側にいる
データサイエンスやコーディング経験が豊富な人にもできることを増やしたいと思っていました。
このことについては、RapidMinerとPythonコーダーお気に入りのツールである
Jupyter Notebooksとの間に強いつながりを構築することで達成しました。

  

9.6はPythonを話す – JupyterHubの内蔵

RapidMinerへノートブック環境を組み入れることで、コードに精通しているメンバーが
RapidMinerと連携しやすくなり、他の人が使えるようパッケージ化することも簡単になりました。
私たちはこれを、ノートブック環境をRapidMinerに組み入れ、Dockerを使用し
RapidMiner Server とJupyterHubを共同展開させることで実現させました。
この強い結びつきにはシングルサインオンやRapidMiner Server リポジトリへの簡単な接続も含まれています。

PythonコードとRMワークフローとのシームレスな連携は、組織でコードを再利用しやすくします。
またコーダーにとってもノンコーダーとのコラボレーションを促進し、適切な場所へコーディングを注力できるよう
他の人の成果(例えば、機械学習の経験がない人がRapidMiner Go を用いて作成したモデル)を再利用することもできます。

  

9.6はビジュアル – ビジュアルインサイトを簡単に

行動に移せるだけの知見がないモデルでは組織に利益をもたらすことはできません。
私たちがModel Impact Epidemicの調査の中で発見したように、
ビジネスインパクトをもたらしただろうモデルのうち1%未満しか効果的に利用されていません。
この問題に対処するために、私たちは最新のRapidMinerへGrafanaを組み込みました。

このインテグレーションはRapidMinerから引き出した知見を、リアルタイムで
インタラクティブな予測と組織全体で使用できる処方的(prescriptive)ダッシュボードを作成することが可能です。
これにより、使用しているモデルの価値とインパクトを効果的に伝えることができ、
使用しているモデルの運用化へ非常に役立ちます。
リーダー層も現場層もどちらも、本質的に人は機械学習やAIについて疑い深いものです。
インパクトを与えるモデルのポテンシャルを説明するうえで、1つの図は1000語の価値があり、
Grafanaは、ストーリーを伝え結果の共有を手助けする幅広いチャートとグラフをもつ、扱いやすい可視化ツールです。

  
RapidMiner Go を体験する準備ができれば、すぐに飛び込めます – ダウンロードは不要です!
すでにRapidMinerユーザーの人は、Studioをアップグレードするだけです。
RapidMinerは初めてですか? Get Started pageをクリックしてください。

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参考
Putting people at the center of AI: RapidMiner 9.6
https://rapidminer.com/blog/people-at-center-of-ai-9-6/
What’s New
https://rapidminer.com/products/whats-new/
What’s new in RapidMiner Server 9.6
https://docs.rapidminer.com/latest/server/releases/

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▼RapidMinerをもっと知りたい方はこちら▼
https://www.rapidminer.jp/

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https://www.rapidminer.jp/download/

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https://www.rapidminer.jp/faq/

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$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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