汎用

データ科学手法（予測モデル作成）

機械学習のアルゴリズムをワークフロー化してあり、データセットから自動的に予測モデルを作成することができます。例えば、XGBoostによる予測モデル作成では、ハイパーパラメータを交差検証値を参照しながら、Tree-structured Parzen estimatorによって自動的に最適化する機構が入

データ科学手法（データ同化）

データ同化は、モデルのパラメータや初期値などを、実験データを使って最適化する手法です。ここでは、与えられたモデルについて、実験データに基づいてデータ同化をすることができるワークフローを用意しています。開発者：井上 純哉（東京大学）

データ科学手法（モデル選択）[*WF準備中]

ベイズ統計の考え方に基づいて、データからどのモデルが妥当するのかということを選択するためのワークフローです。例えば、線形モデルの場合では、その中で使用されべき変数を、データに基づいて選択することができます。開発者：本武陽一（東京大学）