NVIDIAが顧客の離脱や不正利用を追加学習なしで予測するAI「Kumo Relational」を発表

インターネットサービス等を展開する企業のデータベースを読み込ませることで、予測する内容に応じた追加学習を行うことなくデータを分析できるAI「Kumo Relational」がNVIDIAからリリースされました。

NVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on Relational Data, No Training Required
https://huggingface.co/blog/nvidia/kumo-relational

NVIDIAによると、構造化データ向けの基盤モデルの多くは単一のフラットなテーブルを対象としていますが、実際のデータはリレーショナルデータベースに格納されていて、そこではユーザーと購入履歴、購入履歴が商品と結び付けられ、それらすべてが時間とともに変化しているとのこと。これを手動で集計して1行にフラット化すると、細かな情報が失われ、多大な人的作業も必要になるといいます。

Kumo Relationalは、「テーブル、外部キー、タイムスタンプをそのまま尊重し、データベースに直接作用するリレーショナル基盤モデル」と説明されています。実世界のデータセットを反映した合成リレーショナルデータを使って1度だけ事前学習され、新しいタスクにはインコンテキスト学習によって適応。推論時には、最大1万件のコンテキスト事例を読み取り、Kumo Relationalがコンテキストの生成からモデルの推論まで、残りの処理をすべて実行します。

NVIDIAは「リレーショナルデータベースを対象とする予測モデルの構築には、依然として数週間にわたる特徴量エンジニアリング、タスク固有の学習、調整済みのパイプラインが必要です。Kumo Relationalのような構造化データ向け基盤モデルは、この状況を変えます」とアピールしました。