アクセラレーター：AIML
- 概要
- Workato内から機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイするためのフレームワーク。 予測を活用してインテリジェントな自動化を促進できます。
- 価値
- このフレームワークにより、機械学習用のデータを収集して検証できます。 また、MLの専門知識がなくても機械学習モデルをトレーニングできます。
- 対象ユーザー
- データアナリストまたはシチズンデータサイエンティスト。
人工知能（AI）は、テクノロジー主導のあらゆる組織でエンドツーエンドの自動化を実現するための鍵です。 さまざまなアプリケーションを統合しながら機械学習を活用することで、ビジネス成果物の価値が高まり、速度と品質の両方が向上します。
Deloitte Reportでは、多くの企業が、人工知能および機械学習との統合と専門知識の不足により、AI/ML自動化を実装する際に課題に直面していると述べています。 これらの課題には次のものがあります。
- AI/MLソリューションの拡張が困難
- MLモデルトレーニング用の高品質データの取得が困難
- ビジネス価値を引き出すために、トレーニング済みモデルを自動化プロセスの一部として活用することが困難
さらに、組織はデータを予測モデルに移動、変換、発展させること、および新しいソリューションを支えるために予測モデルをITアーキテクチャにデプロイして統合することに苦慮しています。 これらの各タスクには、相当な技術リソースが必要です。 WorkatoのAIMLアクセラレーターは、それを変えることを目指しています。
AIMLアクセラレーターは、機械学習モデルをトレーニングし、それを使用して予測を行い、エンドツーエンドのビジネスプロセスを自動化するために必要なフレームワークを提供します。 これにより、データサイエンティストと機械学習エンジニアは、モデルの構築という最も得意な作業に集中できます。
AWS SageMakerのような一部のMLプラットフォームにはautoML機能があり、Workato内からそれを駆動できます。 AIMLアクセラレーターは、デプロイ済みモデルをIT環境に容易に統合し、インテリジェントな自動化ソリューションを推進できます。
このアクセラレーターのレシピはモジュール式で、任意の機械学習プラットフォームと統合できます。 このフレームワークにより、あらゆるシチズンデベロッパーが機械学習モデルをデプロイし、自分の自動化で使用できます。
このアクセラレーターは、機械学習プラットフォームとしてSageMakerを、ストレージプラットフォームとしてAWS S3を使用するための、すぐに使えるコネクションとレシピを提供します。 レシピを変更したり、代替アプリケーションに接続したりすることで、ユースケースに合わせてこのアクセラレーターをカスタマイズできます。
メリット
- 数千のエンタープライズビジネスシステムに接続できる機能により、データへのアクセスを可能にします。
- データを変換し、データベース、ストレージシステム、およびMLプラットフォームにロードします。
機能
- Workato内から直接AutoMLを実行します。
- デプロイ済みモデルに簡単に接続して推論を行います。
- MLモデルの出力を評価して自動化を推進します。
- ML出力またはML主導の自動化をビジネスシステムやプロセスに再統合します。
AIMLアクセラレーターの機能
AIMLアクセラレーターは、機械学習（ML）モデルのトレーニング、トレーニングデータのステージング、予測の取得という3つの主要機能で構成されています。
MLモデルのトレーニング
この機能により、Workatoがデータを検証できるように、データの場所を指定できます。 Workatoはこのデータを使用して、機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイします。
トレーニングデータのステージング
この機能により、指定した設定に照らして検証しながら、定義済みの場所にCSV形式のトレーニングデータをステージングできます。
予測の取得
この機能により、予測フィールドを除くすべてのデータを渡すことができます。 Workatoはデータを検証してから、MLプラットフォームに渡します。 その後、MLプラットフォームが予測データを返します。
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