データサイエンティストではなく現場でモデル作成・実⾏
- 直感的なUIと豊富なガイダンスで、常に最良の意思決定が⾏われるようにサポートされています。
- データを簡単に探索し、機械学習の可能性を評価して、新しい問題の解決に役⽴てることができます。
- インパクトのある新たなインサイトを推進するために必要なデータと最適なモデルを学べます。
- データサイエンティストであるかどうかに関わらず、エンドツーエンドのDSLC（データサイエンスライフサイクル）を完成させさせます。
機械学習モデルを数分で提供
- お客様のビジネスに最適なモデルを即座に構築します。
- モデルを説明可能な形で表⽰し、可読性の⾼いワークフローで、ビジネスリーダーやデータサイエンティストと結果を共有できます。
- ⾃動⽣成された裏付け資料で説得⼒をさらに⾼めます。
- 再利⽤可能かつ編集可能な形で提供し、モデルの社内活⽤をサポートします。
利益とROIを最大化するためのモデル最適化
- AccuracyやRMSEなどの機械学習評価指標だけでなく、利益を重視したスコアリングができる唯⼀のAutoMLツールです。
- シナリオのコストと潜在的な利益を定義するだけで、RapidMiner Goがモデル作成とインパクトをモデルが⽣み出せる価値を試算します。
- 予測精度だけでなく、ビジネス上の利益に基づいてモデルを最適化します。
分析チーム全体の⽣産性向上
- 機械学習初⼼者は⾃動化機能と拡張機能を活⽤して、初期のモデルプロトタイピングの作業を⾏うことができます。
- 分析プロフェッショナル（データサイエンティスト）は、モデルのチューニングなど、より難易度の⾼い作業に集中することができます。
- データサイエンスチームやITチームの有無に関わらず、即座に「⾃動デプロイ」を実⾏できます。
モデルの中⾝の可視化がモデル解釈をサポート
- ⽣成されたモデルの可視化を通じて、さまざまなモデルタイプを理解することができます。
- モデルシミュレータを使⽤して、さまざまな条件の下でモデルがどのように振る舞うかを理解することができます。
- モデルを本番環境に導⼊する前に、ビジネスへの影響を計算し、評価することができます。
- 解釈しやすい⽐較に基づいて、各変数が⽬的変数にどの程度影響を与えるかが推定できます。
構築したモデルの運⽤をより簡単に
- アドホックな洞察と意思決定をサポートするためのUIで新しいデータセットをワンクリックでスコア化できます。
- モデルをウェブサービスとしてエクスポートして、任意のプロセスに直接統合できます。
- RapidMinerプラットフォームの他の部分とシームレスに統合されており、お客様または他の経験豊富なユーザーによる分析とチューニングが可能です。
- トレーニングデータ、データ準備、モデリング展開、スコアリングプロセスをRapidMiner Studioユーザーと共有できます。
ローカルマシンのリソースを気にせずモデル作成
- どこにいてもブラウザからRapidMinerにアクセスできます。
- 計算量の多いモデル作成作業をサーバー、オンプレミス、クラウド環境で実行できます。
- サーバーにアクセスできない場合は、RapidMiner AI Cloudを介してフルSaaSとして利用も可能です。
RapidMiner Go Free版
RapidMiner Go Free版をお試しください。
ダウンロードの必要はございません。