Distribuya y consuma la información que sus modelos de IA generan a escala. Unifique el ciclo de vida completo de la ciencia de datos, desde la exploración de datos y el aprendizaje automático hasta las operaciones de modelos y la visualización. Conéctese directamente a las fuentes de datos de su empresa, incluidos archivos, bases de datos, lagos de datos y flujos de datos de Internet de las cosas (IoT).
Establezca procesos claros para crear e implementar modelos explicables y comprensibles de IA y aprendizaje automático y aplicaciones interactivas para evitar la erosión de la confianza.
Autenticar usuarios, autorizar el acceso y encriptar y auditar sus datos. Proporcione control total sobre quién está accediendo a qué datos. Basar todos los conocimientos que su equipo genere en información creíble.
Cree modelos complejos de IA y aprendizaje automático en un entorno de portátil totalmente integrado usando Python y R. O utilice el potente e intuitivo lienzo de arrastrar y soltar para crear modelos sin código.
Conéctese directamente a plataformas de datos en la nube, lagos de datos y almacenes, bases de datos SQL, archivos planos y flujos de datos de IoT. Unifique sus datos para evitar errores y alimentar una IA precisa y explicable. Fomente la colaboración y el intercambio de datos para mejorar la competitividad y acelerar el tiempo de comercialización.
Rapidminer AI Studio permite a los expertos en dominios sin experiencia en codificación crear modelos eficaces de aprendizaje automático rápidamente. Los científicos de datos también pueden construir modelos complejos en el entorno de desarrollo completo del software. Pueden combinar elementos creados en Python o R con elementos creados por el propio software utilizando el editor de flujo de trabajo visual del software.
Facilita la distribución y el consumo de la información que sus modelos de IA generan a escala. Agregue usuarios e inserte modelos donde sea que puedan ofrecer el mayor impacto para su negocio sin comprometer la seguridad o integridad de sus datos. Implemente el software a nivel de grupo de trabajo, división operativa o empresa global. Implemente en cualquier plataforma de nube importante, en las instalaciones, o tome un enfoque híbrido.
