Rapidminer Knowledge Studio onderscheidt zich als een krachtig platform dat zowel ontwikkeling zonder code als met weinig code biedt en een robuuste integratie met traditionele codering biedt. Dit betekent dat u analytische modellen visueel op een canvas kunt bouwen, maar ook aangepaste code kunt opnemen wanneer dat nodig is.

Een belangrijk voordeel is de flexibiliteit bij de implementatie; elk model dat binnen Rapidminer Knowledge Studio is ontwikkeld, kan worden omgezet in verschillende programmeertalen, waardoor het proces van het verplaatsen van modellen naar productieomgevingen wordt vereenvoudigd.

Voor gebruikers die liever coderen of nodig hebben, kunt u met Rapidminer Knowledge Studio code schrijven en uitvoeren in SAS, Python en R, rechtstreeks binnen „codeknooppunten”. Deze codeknooppunten zijn zeer veelzijdig: ze kunnen worden opgeslagen, hergebruikt in verschillende projecten en gemakkelijk worden gedeeld tussen teamleden, wat de samenwerking en efficiëntie bevordert.

Het overkoepelende doel van Rapidminer Knowledge Studio is om het hele modelleringsproces visueel toegankelijk te houden op het canvas. Codeknooppunten ondersteunen dit door gebruikers in staat te stellen complexe operaties, zoals feature engineering of andere aspecten van modelontwikkeling, in te kapselen, zodat ze niet herhaaldelijk opnieuw hoeven te worden gemaakt.

Bovendien maakt Rapidminer Knowledge Studio het testen van kampioen/uitdagers mogelijk. U kunt eenvoudig een „kampioen” -model opzetten met behulp van een codeknooppunt en dat vervolgens uitdagen tegen modellen die zijn gebouwd met native Rapidminer Knowledge Studio-knooppunten. Ons geïntegreerde modelanalyserknooppunt biedt vervolgens een uitgebreide vergelijking, met cruciale prestatiecriteria zoals AUC- en KS-statistieken om u te helpen het best presterende model te identificeren.

Onze gepatenteerde interactieve beslissingsbomen zijn cruciaal voor ML-modellen voor gebruikssituaties die verklaarbaar, flexibel en gemakkelijk gedocumenteerd moeten zijn. Deze toepassingen zijn doorgaans kredietrisico, fraude en marketinganalyses.

Beslissingsbomen zijn de meest transparante ML-modellen. Het is gemakkelijk te begrijpen welke statistische variabelen worden gebruikt om de productie te schatten. Wanneer we het interactieve karakter van onze beslissingsbomen onder de loep nemen, kunnen we rekening houden met onze zakelijke kennis en ervoor zorgen dat het model voldoet aan de statistische prestatiecriteria. Door splitsingen te vinden en te bewerken, kan de gebruiker de boom segmenteren op een bepaalde variabele en deze op een drempelwaarde plaatsen die vereist is voor de productie.