基本操作ガイド

Basic Guide

BLOCKS とは何か

DataEditor とは何か

DataEditor は、表形式のデータを視覚的に加工・分析し、そのデータを使って機械学習(学習と予測)までできるサービスです。

DataEditor のデータ(テーブル)編集画面

作成したデータは、DataEditor だけでなく、モデルジェネレーターサービスの学習やフローデザイナーサービスのフローテンプレートによる予測でもそのまま利用できます。

加工・分析するデータは、以下のソースから取り込んで処理します(インポート)。

  • Google Cloud Storage(GCS)上の CSV ファイル
  • Google BigQuery のテーブル
  • Google ドライブ上のスプレッドシートもしくは CSV ファイル
  • PC 上の CSV ファイル

インポートしたデータは、クラウド(Google BigQuery)上に保存し管理します。

DataEditor の機械学習では、準備された学習データを元にコンピューター自身が「学習」する部分と、その学習結果(モデル)と未知のデータを元に「予測」する部分とに機能が分かれています。DataEditor では、それぞれの機能を「モデル作成」機能と「予測」機能と呼びます。

モデル作成機能では、以下の種類のモデルが作成できます。

  • 数値回帰(モデルジェネレーターを利用する)
  • 数値回帰(モデルジェネレーターを利用しない)
  • 数値分類(モデルジェネレーターを利用する)
  • 数値分類(モデルジェネレーターを利用しない)
  • クラスタリング

数値回帰と数値分類については、モデルジェネレーターを利用するかしないかの 2 種類のモデル作成方法があります。

両者の違いは、モデルジェネレーターを利用したモデル作成の方が、複雑な問題を解くのに向いています。その分、モデル作成(学習)に長い時間がかかります。一方、モデルジェネレーターを利用しないモデル作成の方は、簡単な問題を解くのに向いています。モデル作成(学習)時間も短いです。