Machine Learning の概要

Spectrum™ Technology Platformの Machine Learning モジュールでは、教師ありと教師なしの機械学習モデルの適合が可能です。

注: Machine Learning モジュールは、Windows と Linux の各オペレーティングシステムでのみサポートされています。

Binning

Binning は、目標情報を考慮に入れずに、連続変数のレコードをグループ (ビン) に分類します。均等幅ビンと均等個数ビンという 2 つのいずれかの方法で、教師なしビニングを実行できます。

K-Means Clustering

K-Means Clustering は、分析クラスタリングに基づくモデルを作成します。このクラスタリングでは、一連のレコードをデータ値に基づく類似レコードのクラスタに分割します。

Logistic Regression

Logistic Regression は、バイナリ目標と入力変数を使用するデータセットからモデルを作成します。

Java Model Scoring

この機能は、機械学習モデルの適合を行った時に作成された式を使用して、新しいデータをスコアリングします。

Machine Learning モデル管理

Machine Learning モデル管理では、Spectrum™ Technology Platformサーバー上のすべての機械学習モデルが管理できます。モデルのエクスポーズ、アンエクスポーズ、削除が可能です。また、各モデルの詳細情報を表示して、同じタイプの任意の 2 つのモデルを比較できます。

注: Machine Learning モジュールは、K-Means Clustering、Logistic Regression、および Java Model Scoring のモデリングアルゴリズムに、基盤となる H2O.ai ライブラリを使用します。