Aperçu de RapidMiner Studio

RapidMiner Studio est une plateforme complète dédiée à la science des données, dotée d'une fonctionnalité de conception visuelle des workflows et d'une automatisation totale.

Fonctionnalités :

Concepteur visuel de workflows

Augmentez la productivité de l'ensemble de l'équipe de science des données, des analystes aux experts

Connectez-vous à n'importe quelle source de données

Exploitez l'ensemble de vos données, quel que soit leur emplacement

Traitement automatisé en base de données

Effectuez la préparation des données et les opérations ETL directement dans les bases de données afin de garantir que vos données restent optimisées pour l’analyse avancée

Visualisation et exploration des données

Évaluez l'intégrité, l'exhaustivité et la qualité des données

Préparation et fusion des données

Éliminez les tracas liées à la préparation des données pour la modélisation prédictive

Apprentissage automatique visuel et automatisé

Créez rapidement des modèles d’apprentissage automatique percutants sans écrire de code

Validation des modèles

Évaluez les performances réelles d’un modèle avant son déploiement en production

Des modèles explicables, pas des « boîtes noires »

Créez des workflows de science des données visuels, faciles à expliquer et à comprendre

Tirez le meilleur parti du code R et Python

Déploiement de code évolutif et collaboration entre codeurs et non-codeurs

Évaluation et exploitation flexibles des modèles

Transformez les informations prédictives en impact commercial

Automatisation et contrôle des processus

Créez des workflows visuels sophistiqués et automatisez les tâches importantes

Ouvert et extensible

Intégrez la solution à vos applications et à votre code existants

Nouveautés de la version 9.10.11

Correction d'un problème qui causait une erreur non autorisée rc=401 lors de la création d'un nouveau snapshot dans un projet / lors de la connexion à LFS (cela devait déjà être inclus dans 9.10.10, mais a été accidentellement omis)
Des valeurs nominales anormalement grandes ne provoquent plus d'erreur lors de l'ouverture d'une table de données depuis le dépôt