W O . I F '#(5,* /+ 7- 7-! 0436 !&#!" 1 %!)" $2. . (参考) AI 開発プロジェクトで必要な専⾨家 銀⾏の電話営業業務を題材に、それぞれの専⾨家が考えることをブレークダウンしてみました。 他の3つの役割は従来からあった領域であるのに対して、「データサインティスト」が極めて専⾨性の⾼い 特殊な領域とわかります。従来は、この専⾨家の数が少ないことがAI化に際しての最⼤の課題でした。
. I F ! . (参考) AutoAIの位置付け AutoAIは、このようなデータサイエンティスト不⾜の課題に応えるためのソリューションです。 学習データをCSV形式で与え、2,3の指⽰をマウスクリックで⾏うだけで、あとは全⾃動で実⽤に耐えうる 精度の機械学習モデルを構築することが可能となります。
for data)。 データ、メタデータ、モデル(PMML)などいくつかのレベルで互換性があるので、開発環境と実⾏環境を別に するなど、お客様の要件に応じた柔軟な使い分けも可能です。 Watson Studio AutoAI Knowledge Catalog RedHat OpenShift Cloud Pak for data SPSS Modeler Flow Watson Studio (モデル開発基盤) Watson Konwledge Catalog (構造化データ基盤) AutoAI SPSS Modeler Flow オンプレミス Watson Studio AutoAI Knowledge Catalog RedHat OpenShift Cloud Pak for data SPSS Modeler Flow 他社IaaS(AWS, Azure, etc) IBM Public Cloud モデル(PMML) ストリーム(SPSS) データ、メタデータ