Rapidminer Knowledge Studio zeichnet sich durch eine leistungsstarke Plattform aus, die sowohl No-Code-/Low-Code-Entwicklung als auch eine robuste Integration mit herkömmlichem Programmieren bietet. Das bedeutet, dass Sie analytische Modelle visuell auf einer Leinwand erstellen können, aber bei Bedarf auch benutzerdefinierten Code einbinden können.

Ein wesentlicher Vorteil ist die Flexibilität bei der Bereitstellung. Jedes Modell, das in Rapidminer Knowledge Studio entwickelt wurde, kann in verschiedene Programmiersprachen konvertiert werden, was den Prozess der Übertragung von Modellen in Produktionsumgebungen vereinfacht.

Für Benutzer, die Programmieren bevorzugen oder benötigen, ermöglicht Ihnen Rapidminer Knowledge Studio, Code in SAS, Python und R direkt in „Codeknoten“ zu schreiben und auszuführen. Diese Codeknoten sind äußerst vielseitig: Sie können gespeichert, in verschiedenen Projekten wiederverwendet und einfach von Teammitgliedern geteilt werden, was die Zusammenarbeit und Effizienz fördert.

Das übergeordnete Ziel von Rapidminer Knowledge Studio ist es, den gesamten Modellierungsprozess visuell auf der Leinwand zugänglich zu machen. Codeknoten unterstützen dies, indem sie es Benutzern ermöglichen, komplexe Operationen wie Feature-Engineering oder andere Aspekte der Modellentwicklung zu kapseln, sodass sie nicht wiederholt neu erstellt werden müssen.

Darüber hinaus erleichtert Rapidminer Knowledge Studio das Testen von Champion/Challenger-Modellen. Sie können ganz einfach ein „Champion“ -Modell mithilfe eines Codeknotens einrichten und es dann gegen Modelle herausfordern, die mit nativen Rapidminer Knowledge Studio-Knoten erstellt wurden. Unser integrierter Modelanalysator-Knoten bietet dann einen umfassenden Vergleich und liefert wichtige Leistungskriterien wie AUC- und KS-Statistiken, um Ihnen zu helfen, das Modell mit der besten Leistung zu identifizieren.

Unsere patentierten interaktiven Entscheidungsbäume sind entscheidend für ML-Modelle für Anwendungsfälle, die erklärbar, agil und leicht zu dokumentieren sein müssen. Diese Anwendungsfälle sind in der Regel Kreditrisiko, Betrug und Marketinganalysen.

Entscheidungsbäume sind die transparentesten ML-Modelle. Es ist leicht zu verstehen, welche statistischen Variablen zur Schätzung der Produktion verwendet werden. Wenn wir den interaktiven Charakter unserer Entscheidungsbäume hinzufügen, können wir unser Geschäftswissen berücksichtigen und sicherstellen, dass das Modell die statistischen Leistungskriterien erfüllt. Durch Auffinden und Bearbeiten von Splits kann der Benutzer den Baum nach einer bestimmten Variablen segmentieren und ihn an einem für die Produktion erforderlichen Schwellenwert sortieren.