リリースノート3.6.6 カードが探しやすくなりました
バージョン3.6.6ではUI改善、軽微なバグフィックス等を行っています！
カードが探しやすくなりました
時間窓切り出しがわかりやすくなりました
データ分析の学習教材を拡充しています
それぞれについて説明させていただきます！
1. カードが探しやすくなりました
Node-AIでは可視化・前処理・モデル等の機能単位を「カード」と呼んでいますが、「数が多すぎて何を使えばいいのかわからない」「使いたいときに探しにくい」といった声がありました。
今回のアップデートで、カードをまとめた「モジュールパネル」内でのカードのカテゴリを詳細化し、カードの役割を明確化するとともに探しやすくなりました。
「可視化（基礎）」カテゴリは、まず初手でデータの傾向を確認するカードです。時系列データに限らず利用できる可視化手法となります。
「可視化（時系列）」カテゴリは、時系列データに特有の傾向（周期性など）を分析するカードです。分析の初期から使えるものですが、モデルの精度が頭打ちになったときなどにあらためて使ってみるとよいでしょう。
「前処理（クレンジング）」カテゴリは、前処理の中でもデータをキレイにする（クレンジングすると言う）カードです。精度向上の前に、まずはデータを使える状態に持っていくために使います。
「前処理（変換）」カテゴリは、データを変換して精度向上したりモデルの学習をできるようにするカードです。
また、以前から「時間窓切り出し」カードがよくわからん！というフィードバックを多数いただいておりましたが、その改善の一貫としてカード名を「時間窓切り出し（モデル入力用処理）」に変更しています。通常の前処理と異なり、学習カードや評価カードに入力するための変換という位置づけとなっています。
時間窓切り出しについては別のアップデートもありますが、そちらは後述します。
「前処理（特徴量作成）」カテゴリは、特徴量（変数）を追加して精度向上するためのカードです。現時点では数が少ないですが、今後増やしていく予定です。
「カスタムカード」カテゴリは、Pythonを使って柔軟に処理をカスタマイズできるカードです。「プログラミングなんてわからない！」という方もカスタムカードギャラリーを見れば簡単に利用できるので、是非お試しください！
これまで「モデル」カテゴリに混在していた「学習カード」を「学習」カテゴリに分離しました。また「モデル」カテゴリもシンプルなものから順に並べ直しています。
「評価」カテゴリは、作ったモデルを評価するカードです。
「意思決定」カテゴリは、作ったモデルを実際にビジネス課題に応用する際に利用するカードです。回帰モデルであれば「予測」、異常検知モデルであれば「異常度可視化」を利用することが、基本的な流れになります。
2. 時間窓切り出しがわかりやすくなりました
Node-AIにおいて、入門者が最もつまづきやすい、かつ重要なカードが「時間窓切り出し」です。
これは時系列のテーブルデータを、機械学習モデルに入力できる形式に変換する処理になります。
…と言われてもピンとこないですよね。ということで、時間窓切り出しカードの画面で動画付きで解説してみました。
マニュアルにはさらに詳細な動画がありますので、これまで時間窓切り出しがイマイチ理解できなかった方は是非ご確認ください！
3. データ分析の学習教材を拡充しています
Node-AIに関連する時系列データ分析が学べるサイト Node-AI Academy では次々に新記事が公開されています！
「データ分析プロセスの全体像」の記事では、「そもそもデータ分析とか言われても…」という方向けに、データ分析をするには全体として何を考えるべきなのかを網羅的に解説しています。
「モデルの精度を上げるには」の記事では、作ったモデルの精度が物足りない時に、どういった改善をしていけばよいのかテクニックを公開しています。
Node-AI Academyも記事がどんどん増えてきました。「どれから読めばいいのかわからない」という方は「Node-AI Academyの歩き方」を一度覗いてみてください！
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