RapidMiner Auto Model

RapidMiner Auto Model은 기계 학습을 자동화하고, 데이터 사이언스를 가속화하여, 플랫폼을 새로운 사용자가 더 쉽게 액세스 할 수 있게 하고, 전문 데이터 사이언티스트에게 더 강력하게 만듭니다. 또한 투명성이나 제어 능력에 영향을 주지 않으면서 데이터를 변환하여 실행 가능한 통찰력을 생성하고 데이터 사이언스 팀의 생산성을 높여 주는 획기적인 기능을 제공합니다

"의료계는 절대 블랙 박스를 받아들이지 않을 것이다. Auto Model은 투명하고, 추적하기 쉽고, 시각적으로 구동되는 프로세스로 내 데이터와 모델을 통과한다." - Sven van Poucke, MD, PhD

RapidMiner의 데이터 사이언스 혁신 분야에서 지난 10년 간의 경험을 요약하는 이 새로운 기능은 시각적으로 구동되는 사용이 쉬운 마법사를 통해 제공되며, 그 어느 때보다 빠르게 데이터를 이용할 수 있습니다. 이는 최고의 기계 학습 기술을 제안하여 모델링을 가속화하며, 자동으로 데이터에서 최적화된 교차 검증 모델을 생성합니다.

Auto Model을 사용하면 여러 모델에 대한 프로세스를 생성하는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 이는 가장 중요한 영향을 미치는 요인과 상관 관계가 있는 목표에 가장 큰 영향을 미치는 특징을 보여 줍니다. 내장형 시각화 및 대화형 시뮬레이터를 통해 모델이 어떻게 작동하는지 살펴볼 수 있습니다. 무엇보다도, 블랙 박스는 없습니다! Auto Model은 백그라운드에서 RapidMiner Studio 프로세스를 생성하므로, 미세 조정, 테스트 및 신속한 운영 환경 구축이 가능합니다.

모델 시뮬레이터

모델 시뮬레이터를 통해 데이터 사이언티스트는 모델을 더 깊이 이해할 수 있으며, 이를 통해 다른 팀원 및 이해 관계자와 쉽게 소통하고 모델을 검증할 수 있습니다. 이제 개별 매개 변수를 최적화하고 모델과 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있으므로 비즈니스 프로세스에서 최적의 '다음 단계'를 찾는 데 도움이 됩니다. 모델 시뮬레이터는 예측 분석을 뛰어넘어 데이터를 기반으로 규범적인 통찰력을 조직의 모든 직원이 쉽게 접근 할 수 있도록 지원합니다.

전체 검색

이 기능은 많은 데이터 사이언티스트들이 흥분하고 있으며, 모든 사용자가 사용할 수 있도록 일상적인 작업 속도를 높일 수 있습니다. 전체 검색이 저장소를 통해 빠르게 프로세스, 모델, operator, 확장 및 UI작업을 포함한 관심 있는 항목을 검색하기 때문입니다. 이제 모든 것이 준비되어 있으므로 더 이상 전체 폴더 구조를 탐색할 필요가 없습니다.

향상된 성능

우리는 조인, 상관 관계 매트릭스 및 K-Means를 포함한 몇몇 Operator들을 다시 구성을 통해 속도가 최대 10배가 증가하는 등 성능을 대폭 향상시켰습니다.

강력한 Operator 도구 상자

새로운 Replace Rare Value operator를 사용하여 명목 특성 값을 저주파로 자동 교체합니다. 새 내보내기 operator는 모든 특성을 하나의 예제 셋에 연결하여 예제 셋을 병합합니다. 마지막으로, 매개변수 확률 예측 operator를 개선했습니다. 이제 사용자가 분류 문제의 클래스에 속하는 값의 확률을 계산할 수 있습니다.