機械学習自動モデル構築「ナレコムAI」　直感的にモデルの良し悪しが判別できる新UIをリリース致しました。
今回の変更では、ナレコムAIをご利⽤頂いているお客様から様々なフィードバックをもとに、専⾨家でないとなかなか判断しづらいモデルの特徴を視覚化し、精度向上のために必要なデータの読み取りが容易なUIとなっております。

■新UIの特徴
要点をつかみやすい
モデルについての評価を文章で表現しています。
要点にはアンダーラインが引いてあり、どのようなモデルなのかを理解しやすいです。

■重視項目ごとの精度を見比べやすい
売れるか売れないか、使用するかしないかなどを予測する「⼆項分類」では、正解の数を重視するのか、間違いの数を重視するのかのように、どの項目を重視するかによって選択するモデルが異なってきます。
ナレコムAIでは、予測モデルを作りたいデータを投⼊するだけで、もっとも精度が良いモデルが項目ごとに作成されます。
下の画像のように、項目ごとの精度を⽐較でき、その中から最適なモデルを選択できます。

■データの量と誤差率の関係がわかりやすい
予測精度はデータの数が多いほど正確になっていく傾向が⾼いです。
下の画像では、予測結果を範囲ごとに分け、データの量と平均誤差を表しています。
データの量と誤差率を⾒⽐べることで、どのようなデータを収集するべきかの指標になります。

■データの持つ特徴がわかりやすい
構成⽐グラフは、データの分割された範囲の誤差率の割合を⾒ることで、範囲毎に予測結果の信頼度が⾼いのか低いのか、を理解できます。