Rozpowszechniaj i wykorzystuj spostrzeżenia generowane przez modele sztucznej inteligencji na dużą skalę. Ujednolicaj cały cykl życia nauki o danych, od eksploracji danych i uczenia maszynowego po operacje modelowania i wizualizację. Połącz się bezpośrednio ze źródłami danych przedsiębiorstwa, w tym z plikami, bazami danych, jeziorami danych i strumieniami danych Internetu rzeczy (IoT).
Ustal przejrzyste procesy budowania i wdrażania wytłumaczalnych, zrozumiałych modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz interaktywnych aplikacji, aby zapobiec erozji zaufania.
Uwierzytelniaj użytkowników, autoryzuj dostęp oraz szyfruj i audytuj swoje dane. Zapewnij pełną kontrolę nad tym, kto ma dostęp do jakich danych. Opieraj każdy wgląd generowany przez Twój zespół na wiarygodnych informacjach.
Twórz złożone modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w pełni zintegrowanym środowisku notebooka za pomocą Pythona i R. Lub użyj potężnego, intuicyjnego płótna typu „przeciągnij i upuść”, aby tworzyć modele bez kodu.
Połącz się bezpośrednio z platformami danych w chmurze, jeziorami danych i magazynami, bazami danych SQL, płaskimi plikami i strumieniami danych IoT. Ujednolicaj swoje dane, aby zapobiec błędom i zasilać dokładną, wyjaśnialną sztuczną inteligencję. Wspieraj współpracę i wymianę danych w celu zwiększenia konkurencyjności i przyspieszenia czasu wprowadzania na rynek.
Rapidminer AI Studio pozwala ekspertom domen bez doświadczenia w kodowaniu szybko budować skuteczne modele uczenia maszynowego. Naukowcy danych mogą również budować złożone modele w pełnym środowisku programistycznym oprogramowania. Mogą łączyć elementy utworzone w Pythonie lub R z elementami utworzonymi przez samo oprogramowanie za pomocą wizualnego edytora przepływu pracy oprogramowania.
Ułatw dystrybucję i wykorzystywanie spostrzeżeń generowanych przez modele sztucznej inteligencji na dużą skalę. Dodawaj użytkowników i osadzaj modele wszędzie tam, gdzie mogą zapewnić największy wpływ na Twoją firmę bez uszczerbku dla bezpieczeństwa i integralności danych. Wdrażaj oprogramowanie na poziomie grupy roboczej, działu operacyjnego lub globalnego przedsiębiorstwa. Wdrażaj je na dowolnej dużej platformie chmurowej, lokalnie - lub zastosuj podejście hybrydowe.
