TD AutoML とは#

WorkfFlow で専用のオペレータと簡単な記述で、AutoML などの機械学習にとどまらず、可視化や分析などの様々なソリューションが利用できる枠組みソリューションごとに専用 Notebook が用意され、今後も Notebook が増えることで、できることが増えていく。

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Fig. 1 様々なソリューション(図右)に対する Notebook が用意されており、WF ではまず Notebook を指定する形となる。#

提供されている Notebook#

Notebook

オペレータ

大分類

小分類

何ができる?

出力するもの

オーディエンススタジオ連携

gluon_train/
gluon_predict

ml_train/
ml_predict

機械学習

教師あり学習

2値分類、多値分類、回帰を AutoML にて実施

学習モデル/
予測結果をテーブルに出力

あり

ml_datasets

ipynb

その他

データセット

各種 Notebook 向けサンプルデータセットの提供

サンプルデータテーブル

なし

network_analysis

ipynb

可視化

有向グラフ

ネットワークデータの可視化

Notebook 内でネットワーク可視化

なし

EDA

ipynb

データ分析

分析

Explanatory Data Analysis。探索的データ分析を行い、データの理解を深める

Notebook 内にデータを可視化

なし

NBA

ipynb

機械学習

強化学習

Next Best Action(次に最適なアクションは何か)を提示

状態ごとの “next best action” をテーブルに出力

あり

ts_forecast

ipynb

機械学習

教師あり学習

時系列予測

時系列予測結果をテーブルに出力

なし

clustering

ipynb

機械学習

教師なし学習

クラスタリング

Notebook 内で可視化、クラスター結果をテーブル出力

あり

MTA

ipynb

データ分析

マーケティング

Multi-touch Attribution。アトリビューション分析によってコンバージョンに寄与しているタッチポイントを評価

各種モデルによる、タッチポイントのごとの貢献度を Notebook に出力

なし

shapley

ipynb

機械学習

予測の説明

特徴量が各予測値に与える影響を説明、可視化

Notebook 内で可視化

なし

RFM

ipynb

データ分析

マーケティング

RFM 分析

Notebook 内で可視化、RFM 区分をテーブル出力

あり

CLTV

ipynb

データ分析

マーケティング

LTV 予測

Notebook 内で可視化、CLTV 値をテーブル出力

あり

Notebook とは?#

TD AutoML の Notebook は、単にソリューションを意味するだけでなく、Jupyter Notebook のことを指す。Jupyter Notebook はブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境で、ノートブックと呼ばれるファイルに python などのプログラムを記述し、実行結果を逐次確認しながら分析などを進めることが可能。

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Fig. 2 Notebookでは「セル」(In[n]で始まる)と呼ばれるブロック(赤枠)にコードを記述し、セル単位でコードが順番に実行される。セルごとに文字列やテーブルの出力、画像の出力が可能で、結果がセルの下(Out[n]で始まるブロックがIn[n]の結果を出力している)に都度表示される。さらに、動的なグラフも描画可能。#

TD AutoML と Notebook の関係#

TD AutoML は、専用のWFオペレータ(ml_train/ml_predict/ipynb)を通じて Notebook を実行する仕組み。ソリューションごとの Notebook が用意されるので、同じ枠組み内で様々な課題解決が行える。

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Fig. 3 TD AutoML の WF は notebook: で指定された Jupyter Notebook を呼び出して実行する仕組みとなっている。#

Notebook の注意点#

Note

Notebook は TD 側が用意するものしか利用することができない。つまり、Notebook の編集や、自前の Notebook の利用はできない。

Note

Notebook の保存期間は1年である。ただ、Notebook は html としてダウンロードが可能である。