機械学習モデル構築自動化やMLOps実装を容易に、AI開発を効率化する秘策とは？

　需要予測、不正行為の検出、予兆保全など、ビジネスで求められる意思決定をよりスマートにするものとして、AIが広く注目されている。しかし、AIによるデータ処理の中核となる、機械学習モデルのトレーニングや構築には高度なスキルと知識が必要なため、データセットの規模が大きければ大きいほど、時間やコストもかかってしまう。

　また実際にAIの運用を始めると、データの収集、サービング用のインフラ構築、特徴量の抽出などをどうすればよいのかといった、新たな悩みに直面するケースも多い。そこで注目したいのが、ノーコード／ローコードでの機械学習モデル開発を実現し、データの統合管理機能も備えた、クラウドベースの統合MLプラットフォームだ。

　本資料では、AI活用を強力に支援する同プラットフォームの特長について、詳しく解説する。機械学習モデル構築のさまざまなプロセスを自動化するAutoMLや、運用フェーズにおける課題を一掃するMLOpsを簡単に実装できるというその実力をぜひ確認してほしい。