Rapidminer Knowledge Studio skiller seg ut som en kraftig plattform som tilbyr både utvikling uten kode/lav kode og robust integrasjon med tradisjonell koding. Dette betyr at du kan bygge analytiske modeller visuelt på et lerret, men også inkludere tilpasset kode når det er nødvendig.

En betydelig fordel er fleksibiliteten i distribusjonen; enhver modell utviklet i Rapidminer Knowledge Studio kan konverteres til forskjellige programmeringsspråk, noe som forenkler prosessen med å flytte modeller til produksjonsmiljøer.

For brukere som foretrekker eller krever koding, lar Rapidminer Knowledge Studio deg skrive og utføre kode i SAS, Python og R direkte innenfor «kodenoder.» Disse kodenodene er svært allsidige: de kan lagres, gjenbrukes på tvers av forskjellige prosjekter og enkelt deles mellom teammedlemmer, noe som fremmer samarbeid og effektivitet.

Det overordnede målet med Rapidminer Knowledge Studio er å holde hele modelleringsprosessen visuelt tilgjengelig på lerretet. Kodenoder støtter dette ved å gjøre det mulig for brukere å innkapsle komplekse operasjoner, som funksjonsteknikk eller andre modellutviklingsaspekter, slik at de ikke trenger å gjenskapes gjentatte ganger.

Videre muliggjør Rapidminer Knowledge Studio testing av mester/utfordrermodeller. Du kan enkelt sette opp en «mester» -modell ved hjelp av en kodenode og deretter utfordre den mot modeller bygget med innfødte Rapidminer Knowledge Studio-noder. Vår integrerte modellanalysatornode gir deretter en omfattende sammenligning, og leverer viktige ytelseskriterier som AUC- og KS-statistikk for å hjelpe deg med å identifisere den beste modellen.

Våre patenterte interaktive beslutningstrær er avgjørende for ML-modeller for brukstilfeller som må være forklarbare, smidige og lett dokumenterte. Disse brukstilfellene er vanligvis kredittrisiko, svindel og markedsføringsanalyse.

Beslutningstrær er de mest gjennomsiktige ML-modellene. Det er lett å forstå hvilke statistiske variabler som brukes til å estimere produksjonen. Når vi legger på den interaktive naturen til beslutningstrærne våre, kan vi ta hensyn til vår forretningskunnskap, i tillegg til å sikre at modellen oppfyller statistiske ytelseskriterier. Ved å finne og redigere splittelser kan brukeren segmentere treet på en bestemt variabel og legge det på en terskel som kreves for produksjon.