近年 AI・機械学習による作業効率化が注目され、開発環境としてプログラミング言語の中でも特に Python を選ぶ方が増えています。Python 公式の配布版や Anaconda などをインストールして簡単に開発環境を構築でき、データ分析や AI (機械学習) で必要なライブラリやツールも揃っています。プログラミング開発環境をすぐに整えられ、はじめから終わりまでの一連の作業を効率化できる Python は、AI/機械学習の入門に最適でその注目度は世界のプログラミング言語の中で最も高まっています。(参考：ZDNet)
アルテアエンジニアリング株式会社が提供する Altair Knowledge Studio は、Python で作成したシステムを読み込んだり、Knowledge Studio で構築した機械学習モデルを Python (やその他のプログラミング言語) にエクスポートできます。Knowledge Studio に搭載された AutoML (自動化された機械学習) 機能と組み合わせることで、機械学習の様々なシステムへの実装を促進します。
参照：機械学習活用におけるフローと Knowledge Studio の AutoML 機能については、「AutoML (自動化された機械学習) ってなに？すぐにスタートできるデータ活用」をご覧ください。
Python コードの読込/編集/書き出し
- Python で作成した機械学習モデルや運用中のシステムを Knowledge Studio にそのまま読み込み、読み込んだ Python コードを Knowledge Studio 上で編集できます
- AutoML (自動化された機械学習) 機能で自動コード生成されたモデルを、Python コードやほぼすべてのプログラミング言語でエクスポートできます
- すべての Python 関数とアルゴリズムを Knowledge Studio で使用できます
- Python の関数やライブラリを使用して機能拡張が可能です。Python Code ノードを用いて必要な Python ライブラリをロードし、その出力を通常のデータセットとして使用し、ワークフローを構築できます
- Knowledge Studio のプロジェクトに取り組むことで Python に画面を切り替えたり戻したりする必要がありません
- Python で作成したワークフローを、SAS、SQL、PMML で本番環境に即したデプロイメントコードに変換できます
- 組み込まれたデータセットを通常の Altair KDD データセットとしても利用できます
Jupyter Notebook との連携
Knowledge Studio は、Python などを Web ブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境「Jupyter Notebook」とも連携できます。Jupyter Notebook は、統計のモデリングや機械学習などデータ分析に使用されることが多く、データの視覚化に優れ、オープンソースで利用できることから AI や機械学習の開発環境として人気があります。
活用事例
参考：デサント様による活用事例「デサント、競輪用ウェア提案システムにアルテアの予測分析プラットフォームを採用～機械学習を活用して、各選手の最適なサイズと生地を自動的に出力～」
この競技用ウェア提案システムは、Altair Knowledge Studio が風洞試験データと選手の体形データを学習して作成した機械学習モデルが組み込まれており、選手の体形データ、性別、競輪種目を入力すると、各選手に最適なウェアのサイズと生地 (スキンスーツ) が自動で出力されるものです。
＊本記事は、アルテアエンジニアリング株式会社のブログ投稿文を抜粋・転載したものです。
