RapidMiner Studioのガイド付きのアプローチ

あなたの仕事を加速させるために、RapidMinerはデータの前処理、モデルの構築のガイド付きツールを提供します。

• インタラクティブなデータの前処理を行うなら、ターボプレップ(Turbo Prep)
• AutoML(自動機械学習)を行うなら、オートモデル(Auto Model)

これらのツールを使用することで、SME(内容領域専門家)はシンプルさを手に入れ、新人のデータサイエンティストはベストプラクティスを学び、データサイエンスの専門家は生産性を上げることができます。

ターボプレップ: データの前処理

ターボプレップはデータの前処理を簡単に行うためのツールです。ターボプレップはいつでも操作中のデータが見えるインタフェースを提供しています。そこにはモデルの構築やプレゼン用にデータを準備するあらゆる機能が備わっており、データを見ながらデータをステップバイステップで変更し、すぐに結果を確認することができます。

オートモデル: モデルの構築

オートモデルはモデルの構築と検証のプロセスを加速させます。オートモデルは大きく3つの問題を扱います。

• Prediction(予測)
• Clustering(クラスタリング)
• Outliers(異常検知)

予測のカテゴリでは、分類と回帰の両方の問題を解くことができます。オートモデルはデータを評価し、問題解決に向け関連するモデルを提供します。また計算が終われば、モデルの結果の比較に役立ちます。

オートモデルは結果を得るだけでなく、内部ロジックを理解するのが難しいディープラーニングなどのモデルでも、結果を理解するのに役立ちます。