Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

DataRobot は、データ準備の簡素化とモデル品質の向上に重点を置き、生成および予測 AI の開発を強化するための新機能を導入しました。同社の CTO である Michael Schmidt 氏は、これらのツールが AI チームのニーズと利用可能なソリューションのギャップを埋め、より効率的なコラボレーションと結果重視の作業を可能にする上で重要であると強調しました。

更新された機能は、トレーニング データセットの作成を効率化する自動データ品質評価と関係性検出を含む AI データ準備の迅速化を目的としています。さらに、非構造化ドキュメントの変換を自動化し、大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを強化することで、高品質な出力の生成を改善しました。

スケーラビリティとコスト最適化の面では、 DataRobot は増分学習を統合してデータをより効率的に処理し、NVIDIA の AI ツールとの互換性を確立して迅速な導入を可能にしました。NVIDIA の Justin Boitano 氏はユーザーフレンドリーな AI 開発ソリューションの重要性を強調し、King's Hawaiian の Ray Fager 氏は成功事例を共有し、DataRobot の AI モデルによって制作時間が半分に短縮され、同社の販売戦略に実用的な洞察がもたらされたことを指摘しました。

DataRobot は、生成型 AI アプリケーションとツールのリリースも発表し、関心のある関係者はブログや今後のウェビナーを通じて詳細を知ることができるように呼びかけています。同社は、コアビジネスプロセスと統合する AI ソリューションの提供を継続し、組織が AI を活用してインパクトのあるリスク管理された成果を生み出せるよう支援しています。