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RapidMiner Studio的指导方法

为了加速您的工作,RapidMiner提供了一些工具来指导您完成准备数据、构建模型和部署这些模型的过程。

  • 对于交互式数据准备,请尝试涡轮预科
  • 对于自动机器学习,尝试一下汽车模型
  • 对于模型的一键式部署,请尝试部署

通过使用这些工具,主题专家变得简单,新数据科学家可以学习最佳实践,专家数据科学家将提高他们的工作效率。

Turbo Prep:准备您的数据

涡轮预科旨在使数据准备更容易。它提供了一个用户界面,您的数据始终在前端和中心可见,您可以在其中逐步进行更改并立即看到结果,具有广泛的支持功能,可以为模型构建或演示准备数据。

自动模型:构建模型

汽车模型加速构建和验证模型的过程。它解决了三大类问题:

  • 预测
  • 聚类
  • 离群值

在预测类别中,您可以解决分类和回归问题。Auto Model帮助您评估数据,为问题的解决方案提供相关模型,并在计算完成后帮助您比较这些模型的结果。

自动模型不仅帮助你得到结果;它还能帮助你理解这些结果即使对于像深度学习这样的内部逻辑可能难以理解的模型也是如此。

部署:部署您的模型

要实现你们模型的全部价值,你们必须把它们投入生产。在Auto Model中,您只需单击一下就可以部署模型!

一个部署是描述相同输入数据的模型集合。在其最简单的形式中,它存在于存储库中并记录数据(例如,进行预测),但它可以做更多!

  • 部署组织您的模型,并将必要的数据保存在一个地方(例如,为了遵守诸如GDPR).
  • 部署跟踪模型的性能,提醒您注意漂移和偏差。
  • 在公共项目上协作的组可以共享部署。
  • 部署提供web服务,因此您可以将其与其他软件集成。

其基本理念是:投入生产的模型越多越好。因此,部署应该尽可能简单。为什么要浪费你的模特?