Distribua e consuma os insights que seus modelos de IA geram em grande escala. Unifique o ciclo de vida completo da ciência de dados, desde a exploração de dados e o aprendizado de máquina até as operações e a visualização do modelo. Conecte-se diretamente às fontes de dados da sua empresa, incluindo arquivos, bancos de dados, data lakes e fluxos de dados da Internet das Coisas (IoT).
Estabeleça processos claros para criar e implantar modelos explicáveis e compreensíveis de IA e aprendizado de máquina e aplicativos interativos para evitar a erosão da confiança.
Autentique usuários, autorize o acesso, criptografe e audite seus dados. Forneça controle total sobre quem está acessando quais dados. Baseie cada insight que sua equipe gera em informações confiáveis.
Crie modelos complexos de IA e aprendizado de máquina em um ambiente de notebook totalmente integrado usando Python e R. Ou use a poderosa e intuitiva tela de arrastar e soltar para criar modelos sem código.
Conecte-se diretamente a plataformas de dados em nuvem, data lakes e armazéns, bancos de dados SQL, arquivos simples e fluxos de dados de IoT. Unifique seus dados para evitar erros e potencializar uma IA precisa e explicável. Promova a colaboração e o compartilhamento de dados para aumentar a competitividade e acelerar o tempo de lançamento no mercado.
O Rapidminer AI Studio permite que especialistas de domínio sem experiência em codificação criem modelos eficazes de aprendizado de máquina rapidamente. Os cientistas de dados também podem criar modelos complexos no ambiente de desenvolvimento completo do software. Eles podem combinar elementos criados em Python ou R com elementos criados pelo próprio software usando o editor visual de fluxo de trabalho do software.
Facilite a distribuição e o consumo dos insights que seus modelos de IA geram em grande escala. Adicione usuários e incorpore modelos sempre que eles possam causar o maior impacto para sua empresa sem comprometer a segurança ou a integridade de seus dados. Implante o software no nível do grupo de trabalho, da divisão operacional ou da empresa global. Implemente em qualquer grande plataforma de nuvem, localmente, ou adote uma abordagem híbrida.
