Sedue Predictor

機械学習によるデータ分析を強力に支援

一般の機械学習エンジンでは、自分で学習データの管理を行なう必要があります。 そのため、学習データを変更するたびに、どの設定で学習を行なったかを覚えておく必要があり、場合によっては学習データと設定の組み合わせを忘れてしまい、分類結果を再現できないような事態になったりしました。

Sedue Predictorでは、学習データを管理する機能があり、どの設定でいつ学習を行なったのかを一覧で確認する事ができます。また、ボタンをクリックするだけで簡単に再学習が行なえます。

学習データを効率的、効果的に管理

一般の機械学習エンジンでは、分類結果とそのスコアが返されるだけで、どの特徴情報が影響して分類が変化したかなどの情報を得る事ができません。

Sedue Predictorでは、学習した結果どの特徴が分類に影響したのかを可視化する機能があり、分類に影響した特徴情報が何なのかを簡単に把握する事が出来ます。 これにより、分類に成功・失敗した際の分析に役立つ情報を得る事ができ、精度向上に必要なアクションを明確にする事が出来ます。

分類精度の可視化

一般の機械学習エンジンでは、自分で精度を測定するためのスクリプトなどを作成し、精度の確認を行なう必要があります。 そのため、設定を変更するたびにスクリプトの修正等を行なったり、測定結果が大量に発生し、どの設定の結果だったのか分らなくなったり、非常に煩雑でした。

Sedue Predictorでは、自動交差検定ツールにより機械学習による分類精度を簡単に測定できます。全体の精度、カテゴリごとの精度を確認する事ができ、チューニングに必要な情報を得る事が出来ます。また、交差検定の結果は設定に紐付き管理されているため、どの設定の結果か分らなくなってしまう事もありません。

Sedue
Sedue Extractor
Sedue for BigData