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RapidMiner Studio Developer 9.10.8 MacOs
Platform: Intel|Apple Silicon | System: 10.10+ | Format: .dmg|.pkg | Paket: .rar|.zip | Größe: 301 MB | Sprache: English | Passwort: @MuSa | Update: 16012023
RapidMiner Studio ist ein visueller Workflow-Designer, der Data Scientists produktiver macht, vom schnellen Prototyping von Ideen bis zum Entwerfen unternehmenskritischer Vorhersagemodelle.
Visueller Workflow-Designer
Nutzen Sie die leistungsstarken visuellen Analyse-Workflows von RapidMiner, um Benutzer aller Qualifikationsstufen zu befähigen, ihnen die Zusammenarbeit an Projekten zu ermöglichen und eine einzige Quelle der Wahrheit für jedes Modell zu etablieren, das Ihre Teams erstellen.
Automatisierte Datenwissenschaft
Vollständig automatisierte Datenwissenschaft macht Projekte für Nicht-Programmierdomänen-Experten zugänglich und steigert die Produktivität für erfahrene Datenwissenschaftler.
Codebasis Data Science
Data Scientists können benutzerdefinierte Lösungen in einer vollständig integrierten Notebook-Umgebung erstellen und sie für die Wiederverwendung in Drag-and-Drop-Workflows verpacken.
Mehr Fähigkeiten
RapidMiner unterstützt Ihr gesamtes Team über den gesamten Analytics-Lebenszyklus – was bedeutet, dass es keinen Mangel an Funktionen und Fähigkeiten gibt, über die man sprechen kann.
Neue Eigenschaften
- Bias-Erkennung und -Minderung: Erhalten Sie Bias-Warnungen in jedem Teil der RapidMiner-Plattform, einschließlich Turbo Prep, Model Simulator und mehr. Wenn Studio der Meinung ist, dass Sie eine Spalte haben, die zu einer Verzerrung des Modells führen könnte, erhalten Sie eine Warnung zusammen mit einem plattforminternen Callout, der erklärt, wodurch sie ausgelöst wurde.
- Streaming- und IIOT-Fortschritte: Kombinieren Sie RapidMiner mit Python in Anwendungsfällen mit geringer Latenz (50–100 ms), z. B. beim Scoring großer Mengen von Sensordaten. Nutzen Sie außerdem einen neuen Funktionsanpassungsoperator, um Daten mit benutzerdefinierten Funktionen anzupassen, wenn Sie Modelle für die Anomalieerkennung auf Geräten erstellen, das physikalische Verhalten auf der Grundlage von Daten modellieren und vieles mehr.
- Sicherheitsverbesserungen: Unterstützung für den Docker Rootless-Modus zusammen mit verbesserter Sicherheit in Kubernetes-Umgebungen erhöhen beide unsere allgemeinen Sicherheitsstandards. Die Sicherheit für containerisierte Plattformen wird auch durch regelmäßige Updates von Docker-Images mit den neuesten sicheren Komponenten verbessert.
- Zeitreihenprognose: Automatisierte Vorhersage zukünftiger Werte von univariaten Zeitreihen basierend auf historischen Daten in RapidMiner Go. Verfolgen Sie fortgeschrittene und saisonale Trends bei der Prognose von Verkaufs- oder Personalbedarf und verwenden Sie intuitive Visualisierungen, um die Ergebnisse konkurrierender Modelle zu vergleichen.
- NLP-Erweiterung: Nutzen Sie eine neue RapidMiner-Erweiterung für die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Wortart-Tags zu extrahieren und Personen, Städte, Organisationen und andere Entitäten in freiem Text zu erkennen. Dies wird typischerweise als Vorverarbeitungsmethode verwendet, um den Inhalt von Dokumenten, Website-Texten usw. zu bestimmen.
Fehlerbehebung
- Der zentrale Pivot-Operator wird jetzt wie erwartet innerhalb eines SparkRM-Operators ausgeführt.
– Aktualisierte Heuristik für Hive-Tabellenlesevorgänge in Radoop-Spark-Jobs, um zu verhindern, dass Spark-Jobs fehlschlagen, wenn versteckte Hive-Staging-Verzeichnisse vorhanden sind.
