PyCaret 2.0 : README

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PyCaret 2.0 README (翻訳/解説)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 08/13/2020 (2.0)

* 本ページは、PyCaret 2.0 ドキュメントの以下のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

PyCaret 2.0 : README

What is PyCaret?

PyCaret は Python のオープンソースの low-code な機械学習ライブラリで、ML 実験における仮説から洞察へのサイクル時間を減じることを意図しています。それはデータサイエンティストに end-to-end な実験を素早く効率的に遂行することを可能にします。他のオープンソース機械学習ライブラリと比較して、PyCaret は複雑な機械学習タスクを数行のコードだけで遂行するために利用可能な代替的な低位ライブラリです。PyCaret は本質的には scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy 等々のような幾つかの機械学習ライブラリとフレームワークの Python ラッパーです。

PyCaret の設計と単純性は、最初に Gartner により使用された用語である、シチズン・データサイエンティストの新しい役割によりインスパイアされました。シチズン・データサイエンティストは、以前は専門性を必要としたであろう単純でかつ適度に洗練された分析タスクを遂行できるパワーユーザです。熟練したデータサイエンティストはしばしば見つけるのが困難で雇うのも効果ですが、シチズン・データサイエンティストはこの隔たりを軽減してビジネスシーンのデータ関連の挑戦に対処するための効果的な方法である可能性があります。

PyCaret はシチズン・データサイエンティストのための機械学習タスクを単純化するだけでなく、データサイエンティストのチーム内での新しいスタートアップに投資のコストを減じる手助けをする、素晴らしいライブラリです。従って、このライブラリはシチズン・データサイエンティストを手助けするだけでなく、データサイエンスの分野を事前知識なく探求し始めることを望む個人も手助けします。

PyCaret は単純で、使いやすくそして配備の準備ができています (= deployment ready)。ML 実験で遂行される総てのステップはパイプラインを使用して再生成可能です、これは実験を進めるとき PyCaret で自動的に開発されて統合されます。パイプラインはバイナリファイル形式でセーブできて、これは環境に渡り転送可能です。

PyCaret についてのより多くの情報は、公式 web サイト https://www.pycaret.org を訪ねてください。

 

重要なリンク

 

PyCaret を誰が利用するべきでしょう？

PyCaret is an open source library that anybody can use. In our view the ideal target audience of PyCaret is:

  • 生産性をあげたい経験あるデータサイエンティスト。
  • 低位コード機械学習ソリューションを好むシチズン・データサイエンティスト。
  • データサイエンスの生徒。
  • POC プロジェクトの構築を伴うデータサイエンス専門家とコンサルタント。
 

以上