素早く簡単に前処理を行う「Turbo Prep」と
自動モデル構築・評価する「Auto Model」
TurboPrep（ターボプレップ）は今まで複雑で、高度なスキルが求められていたデータの前処理を簡単なマウス操作のみで行うことができる画期的な機能です。
Auto Model（オートモデル）はより優れた予測モデルを迅速に、自動的に構築・評価する機能です。
機械学習ではデータセットの質により、予測モデルの精度が決定します。データセットの質を向上することで、予測モデルの精度も向上します。
Turbo PrepとAuto Modelのシームレスな連携により、迅速で高度な特徴量エンジニアリングが可能になります。
Turbo Prep機能の特徴
直感的なデータ処理でデータを読み解き、加工し、予測モデリングと分析のためのデータを準備します。
直感的な操作でデータを準備
列名の変更やフィルタリングなどのデータ操作が可能です。変更内容はワンクリックでいつでも確認することができます。
素早いデータ理解とデータ可視化
ピボットテーブルを作成してデータを読み解き、可視化します。
データを読み解く段階で、品質を評価し、欠損値や異常値などの問題を素早く修正します。
簡単な操作でデータをクレンジング
欠損値の補完やダミーエンコーディングなどによって、データを正しい形と品質に修正します。
また、機械学習プログラムを使用して低品質のデータを自動的に削除します。
マウスのみの簡単な操作で、変数の性質を変えたり、新たな変数を作ることができます。
様々な手法でデータを結合
複数のソースからのデータを結合し、一覧として見ることができます。また、複数のデータセットを自動的にマージします。
機械学習プログラムにより、結合する一致列が自動的に識別されます。
容易なデータハンドリング
データセットを対話的に調整することができます。更に、データの抽出、フィルタリング、変換、およびグループ化を行います。
ホワイトボックス化された前処理プロセスと再利用
Turbo Prepを使って前処理をした一連の工程は全てオペレーターとして可視化できます。処理工程を遡って確認できるだけでなく、処理工程の再利用ができます。
データ分析をした結果、データの再加工が必要な場合には、処理の履歴を辿り、ある地点まで戻って処理の修正ができます。その際、処理前のデータセットの複製が可能です。
前処理データの活用
前処理したデータは、スプレッドシートやBIツールにエクスポートできます。
データ抽出、変換、書き出しを実行し、ETLとしても機能し、RapidMiner StudioやAuto Modelと連携して、予測モデルを構築することができます。
自動モデル構築・評価する「Auto Model」との連携
Turbo PrepとAuto Modelを連携することで、これまで膨大な時間を費やしていた分析業務時間を大幅に短縮することができます。
また、高度なスキルが必要で、これまで自社での分析業務がなかなか定着しなかったケースでも、Turbo PrepとAuto Modelを活用することで、分析業務の負担を激減できるため、自社内での分析業務が加速化します。
自社の資産であるデータを活用したデータ分析を自社内で展開することで、組織力は飛躍的に高まります。
Auto Model機能の特徴
より優れた予測モデルを迅速に、自動的に構築・評価するAuto Model。
自動化された多数の機械学習プログラムと最大限のパフォーマンスを駆使し、マウスを使った4クリックで予測モデルを構築できます。
ガイドに従って簡単にデータを準備
データカラムの品質を自動で評価してくれるので、機械学習に使うデータの取捨選択も簡単です。
更に、Turbo Prepを使用して、データを理解、クレンジングし、容易にデータをハンドリングします。
モデルの自動選択と調整
複数の機械学習アルゴリズムとパラメータ最適化を使用して、一般的な分類、クラスタリング、および異常値を検出し、最適なモデルを選択します。
サポートアルゴリズム：
ナイーブベイズ、一般化線形モデル、ロジスティック回帰、ディープラーニング、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木（XGBoost）、サポートベクターマシン、およびk-meansクラスタリング
自動フィーチャーエンジニアリング
フィーチャーエンジニアリング機能によって、優れたモデルをより優れたモデルに向上します。
RapidMiner独自のプログラムにより、正確なモデル、シンプルなモデル、バランスの取れたモデルのいずれかを選択することができます。
モデルの精度を向上させるために、データから自動的に新しい特徴量を生成します。更に最良のモデルを見つけるために何十万ものモデルを構築します。
予測モデルの活用・他ツールとの連携
各機能の値の変更がモデルのパフォーマンスにどのように影響するか、マウスのみの簡単な操作で変化を見ることができるインターフェースを採用しています。
ExcelやBIツールなどの一般的なビジネスアプリケーションに予測結果をエクスポートできます。
予測分析を活用することで、より適切なビジネス判断を下すことができます。
ホワイトボックス化された予測モデルプロセス
Auto Modelを使って予測モデルを構築した一連の工程は全てオペレーターとして可視化できます。
構築工程や各モデルの上位変数を遡って確認できるだけでなく、構築工程の再利用ができます。
ワークフロープロセスの各ステップは、RapidMiner Studioのメイン画面の中で調整することができます。