データ準備
数クリックで様々なデータソースから元データファイルを取得し、データセットを構成可能です。
モデル開発
構成されたデータセットを利用して、身近なML開発環境でモデルを開発し、簡単かつ迅速に学習パイプラインを構築することができます。
モデルデプロイメント
API、ストリーム処理などユーザー環境に合った方法を選択し、簡単にモデルをデプロイし、サービスを構築することができます。
モデルの再学習とモニタリング
保存されたパイプラインを活用して、追加作業なしで迅速にモデルを再学習、デバッグおよび再デプロイできます。デプロイされたモデルの状態および推論値を直観的なUIを活用してモニタリング可能です。