RapidMiner Studio 9.9の新着情報

新しいRapidMiner Data Core 効率とスピードのために

データは全てのRapidMinerプロセスにとって中心的な存在です。今回のリリースから、RapidMinerの内部でデータを扱う方法が、新しいData Coreへ根本的に変わりました。新しいカラム型テーブル表現は、RapidMinerプロセスの処理速度とメモリ効率を飛躍的に向上させます。

すでに複数のオペレータは内部的に使用していましたが、この度、エクステンション開発者が完全に利用できるようになり、速くて効率的なオペレータを作成することができます。

プロセスのデータソースにWebサービス

外部のWebサービスからのデータを非常に柔軟な方法で統合することができます。新しいオペレータは、あらゆるタイプのwebサービスのリクエスト(PUT, GET, POST, DELETE, PATCH)も可能になり、プロジェクト内へのアクセスを自動化します。

これはWeb Miningエクステンションの一部であり、マーケットプレイスからダウンロードする必要があります。

Deep Learningの転移学習

転移学習によって、既存のモデルやカスタムモデル、Model zooのモデルを自身のDeep Learningプロセス内で使用することができます。

これはDeep Learningエクステンションの一部であり、マーケットプレイスからダウンロードする必要があります。

Custom Pythonオペレータ

Python Scriptingエクステンションの新バージョンでは、新しく二つのオペレータを導入しました。それは、Python LearnerとPython Transformerです。これらのメタオペレータを用いると、独自のパラメータや入力、出力をもった独自のオペレータを作成することができます。これらのオペレータは、書き込んだPythonコードをフード下で実行し、他のすべてのRapidMinerオペレータとシームレスに統合します。Python Learnerを用いると、好きなPythonライブラリを基にした予測モデルを作成することができ、Cross-Validation、Apply Modelなどのオペレータを用いてRapidMinerプロセス内で簡単に使用することができます。

さらに良いことに、ボタンをクリックしてRapidMinerエクステンションを作成し、このようなオペレータをプロジェクトチームや世界中の誰とでも簡単に共有することができます。

もちろん、これらのオペレータを取得し、webサービスやModel Deployment機能などのRapidMiner AI Hubになじみのある全てのツールを用いて、それらを本番環境にデプロイすることができます。

これはPython Scriptingエクステンションの一部であり、マーケットプレイスからダウンロードする必要があります。

機能強化とバグ修正

以下のページでRapidMiner Studio 9.9の機能強化とバグ修正について記載しています。