O Rapidminer Knowledge Studio destaca-se como uma plataforma poderosa que oferece desenvolvimento sem código/low-code e integração robusta com a codificação tradicional. Isto significa que pode construir modelos analíticos visualmente numa tela mas também incorporar código personalizado quando necessário.

Uma vantagem significativa é a sua flexibilidade na implementação; qualquer modelo desenvolvido no Rapidminer Knowledge Studio pode ser convertido em várias linguagens de programação, simplificando o processo de mover modelos para ambientes de produção.

Para os utilizadores que preferem ou necessitam de codificação, o Rapidminer Knowledge Studio permite-lhe escrever e executar código em SAS, Python e R diretamente nos “nós de código”. Estes nós de código são altamente versáteis: podem ser guardados, reutilizados em diferentes projetos e facilmente partilhados entre os membros da equipa, promovendo a colaboração e a eficiência.

O objetivo geral do Rapidminer Knowledge Studio é manter todo o processo de modelagem visualmente acessível na tela. Os nós de código suportam isto permitindo que os utilizadores encapsulem operações complexas, como engenharia de funcionalidades ou outros aspetos de desenvolvimento de modelos, para que não precisem de ser recriados repetidamente.

Além disso, o Rapidminer Knowledge Studio facilita o teste do modelo campeão/desafiador. Pode facilmente configurar um modelo “campeão” usando um nó de código e depois desafiá-lo contra modelos construídos com nós nativos do Rapidminer Knowledge Studio. O nosso nó analisador de modelo integrado fornece então uma comparação abrangente, fornecendo critérios de desempenho cruciais, como estatísticas de AUC e KS, para o ajudar a identificar o modelo com melhor desempenho.

As nossas árvores de decisão interativas patenteadas são cruciais para modelos de ML para casos de uso que precisam ser explicáveis, ágeis e facilmente documentados. Estes casos de utilização são tipicamente risco de crédito, fraude e análise de marketing.

As árvores de decisão são os modelos de ML mais transparentes. É fácil perceber quais variáveis estatísticas são utilizadas para estimar a produção. Quando colocamos em camadas a natureza interativa das nossas árvores de decisão, podemos ter em conta o nosso conhecimento empresarial, bem como garantir que o modelo atinja os critérios de desempenho estatístico. Ao encontrar e editar divisões, o utilizador pode segmentar a árvore numa variável específica e colocá-la num limiar necessário para a produção.