ニュースリリース｜機械学習自動モデル構築「ナレコムAI」<br>直感的にモデルの良し悪しが判別できる新UIをリリース！

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直感的にモデルの良し悪しが判別できる新UIをリリース！

2020年01月14日 (火)

機械学習自動モデル構築「ナレコムAI」
直感的にモデルの良し悪しが判別できる新UIをリリース！

機械学習⾃動モデリングサービス「ナレコムAI」が、専⾨家でないとなかなか判断しづらいモデルの特徴を視覚化し、精度向上のために必要なデータの読み取りが容易なUIをリリース
～ナレコムAIの操作性を向上、視覚的に理解でき、モデルの特性を容易に判断可能に～

クラウドAI/MLの導⼊並びに運⽤⽀援で顧客の課題解決を実施する株式会社ナレッジコミュニケーション(本社：千葉県市川市、代表取締役：奥沢明)はAWS/Azureの機械学習モデルを利⽤した機械学習⾃動モデリングサービス「ナレコムAI」の新UIを本日リリースいたしました。
今回の変更では、ナレコムAIをご利⽤頂いているお客様から様々なフィードバックをもとに、専⾨家でないとなかなか判断しづらいモデルの特徴を視覚化し、精度向上のために必要なデータの読み取りが容易なUIとなっております。

■新UIの特徴
要点をつかみやすい
モデルについての評価を文章で表現しています。
要点にはアンダーラインが引いてあり、どのようなモデルなのかを理解しやすいです。

重視項目ごとの精度を見比べやすい
売れるか売れないか、使用するかしないかなどを予測する「⼆項分類」では、正解の数を重視するのか、間違いの数を重視するのかのように、どの項目を重視するかによって選択するモデルが異なってきます。ナレコムAIでは、予測モデルを作りたいデータを投⼊するだけで、もっとも精度が良いモデルが項目ごとに作成されます。
下の画像のように、項目ごとの精度を⽐較でき、その中から最適なモデルを選択できます。

データの量と誤差率の関係がわかりやすい
予測精度はデータの数が多いほど正確になっていく傾向が⾼いです。
下の画像では、予測結果を範囲ごとに分け、データの量と平均誤差を表しています。
データの量と誤差率を⾒⽐べることで、どのようなデータを収集するべきかの指標になります。

データの持つ特徴がわかりやすい
構成⽐グラフは、データの分割された範囲の誤差率の割合を⾒ることで、範囲毎に予測結果の信頼度が⾼いのか低いのか、を理解できます。