MatrixFlow

ドラッグ＆ドロップであなたが
データサイエンティストに

MatrixFlowは、ドラッグ＆ドロップだけで機械学習・深層学習のモデルを構築することができる

プログラミング不要のAI構築プラットフォームです。

「MatrixFlow」の特徴

プログラミング不要

ドラッグ＆ドロップだけで機械学習・深層学習のモデルを構築することができます。

あらかじめ用意されている定番の機械学習・深層学習のレシピをそのまま使うこともできます。

高性能な前処理機能・データ分析機能

入力データのヒストグラム、平均値など統計的な値を自動で計算・表示してくれます。

ボタンを押すだけで前処理を行うこともできます。

リアルタイム学習モニタリング

学習の状況に合わせて正答率や損失関数などを随時表示します。

ダッシュボード上でリアルタイムに学習状況を確認しましょう。

即時モデル動作確認

作成したモデルの動作確認もMatrixFlow上で行えます。

ワンクリックでモデルの動作確認を行いましょう。

容易なサービスインテグレーション

学習したモデルをREST APIで呼び出すことができます。

容易なサービスへの組み込み、あなたのビジネスを加速させましょう。

AutoFlow(オート・フロー)

データサイエンティストのノウハウを自動化してくれます。

機械学習の専門知識が全くない開発者でも、簡単にコストを掛けず最適なアルゴリズムと

パラメータの組み合わせを探索することができるオプション機能です。

どのような業務上の課題を解決してくれますか？

人材育成が困難　－　高い専門性について

一般的にAI開発を行うには、ドメイン知識、数学・統計学の知識、プログラミングスキルや多様な知識・スキルが必要となります。

MatrixFlowを用いることで、数学・統計学の知識やプログラミングスキルがない人でもAIを構築することが可能になります。

開発サイクルを何度も回す余裕がない　－　高コスト（時間・費用）について

一般にAI開発では、モデル構築→学習→評価というサイクルを何度も回す必要があるため、コストが増大します。

MatrixFlowを用いることで、開発サイクルを高速化し、時間的・経済的コストを削減することが可能になります。

AIモデルの更新依頼から反映にタイムラグがある　－　更新の必要性について

一般にAIを活用する場面においては、データの更新に伴い、作成したモデルを更新する必要があります。

AI開発者にモデルの更新を依頼することは、更新までのタイムラグが発生するため、不便さを感じることでしょう。

MatrixFlowを用いることで、直接モデルを更新することが可能となり、快適なAI構築・保守を実現します。