2021-03-05

モデリング機能の刷新とデプロイ機能を追加

NEW

VARISTA features ml top

モデリング

従来のAutoML機能では、細かなモデルのチューニングをすることができませんでしたが、今回新たに追加されたモデリングには新たにテンプレートの概念が追加されました。
テンプレートは、単一モデル、アンサンブル学習、オートパイロット学習などを設定する事ができ、ハイパーパラメータの設定もPythonコードと同等レベルで設定する事ができます。
これまでのVARISTAではAutoMLでモデル作成をする場合に、必ずパラメータ探索を行っていたため、学習完了までに時間がかかってしまっていました。
新しいモデリング機能はモデリングのプロセスを見直し再構築しましたので、例えばXGBoostなどの単一モデルで早く学習を終わらせたい場合などにも対応できるようになりました。
また、アンサンブル学習やオートパイロット学習では最大で32モデルを比較して融合・優秀なモデルを選択しますので、パイプラインを組みたい場合に最適です。

詳しくは、こちらのテンプレートをご確認ください。

モデル評価レポート

レイアウトの変更を行いUIを刷新し、回帰では以下のチャートを確認できるようになりました。

  • Prediction And Observation
  • Residual VS Fitted
  • Absolute Errors
  • Errors Chart
  • Residual Histogram

分類では、Threshold、PrecisionRecall、ROC、Confusion Matrixを確認できるようになりました。
データ分布、相関関係だけでなく、Partial Dependency Plotも確認できるようになりました。

デプロイ機能

これまでのVARISTAでは推論をブラウザ上でのみ実行できましたが、デプロイ機能が新しく追加され、作成したモデルをワンクリックでデプロイしてAPI経由で推論を利用できるようになりました。
VARISTA features モデリング デプロイ

また、デプロイしたAPIのオン・オフもGUI上から簡単に行えます。

詳しくは、こちらのデプロイをご確認ください。

その他

  • ダッシュボード
    ダッシュボードを追加し、プロジェクトの状態が把握しやすくなりました。
  • フォーム推論
    ブラウザ上からフォームを使って推論を行う事ができるようになりました。
    フォームには自動で特徴量が表示されますので、CSVでテストデータを作成するのが面倒な場合にもすぐに推論を行う事ができます。
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