説明
Altair Knowledge Studioは、予測および処方モデルを作成するためのビジュアルインターフェースを提供することで、データサイエンスを民主化することを目的としています。ユーザーはインタラクティブにモデルを構築でき、パフォーマンス基準を満たし、ビジネス目標に沿ったものにすることができます。このプラットフォームはドラッグアンドドロップのワークフローをサポートし、ビジネスユーザーが迅速に洞察を発見し、複雑な問題を解決できるようにします。クレジットリスク管理、詐欺検出、マーケティング分析、製品ライフサイクル設計など、さまざまな業界に適しています。
このプラットフォームは、ノーコードおよびローコードの開発を提供し、ユーザーが視覚的に分析モデルを構築し、必要に応じてカスタムコードを統合できるようにします。モデルは異なるプログラミング言語に変換でき、運用環境への展開を容易にします。コーディングを好むユーザーのために、Altair Knowledge StudioはSAS、Python、Rを記述および実行できるコードノードをサポートしています。これらのノードは再利用可能で共有可能であり、コラボレーションを促進します。
Altair Knowledge Studioは、チャンピオン/チャレンジャーモデルテストもサポートしており、ユーザーはAUCやKS統計などのパフォーマンス基準を使用してモデルを比較できます。その特許取得済みのインタラクティブ決定木は、特にクレジットリスクや詐欺分析のようなユースケースにおいて説明可能なモデルを作成するために重要です。このプラットフォームは、ユーザーがモデルの機能を理解できるようにし、高い機械学習パフォーマンスと精度を維持することで透明性を確保します。
Altair Knowledge Studioの主要機能
ノーコード/ローコード開発
モデル構築のためのビジュアルインターフェース
ドラッグアンドドロップのワークフロー
インタラクティブ決定木
チャンピオン/チャレンジャーモデルテスト
SAS、Python、R用のコードノード
プログラミング言語へのモデル変換
再利用可能で共有可能なコードノード
統合モデルアナライザーノード
説明可能な機械学習モデル
Altair Knowledge Studioの使い方は？
設定: 決定木とワークフローを設定する
使用: ドラッグアンドドロップインターフェースを使用してモデルを構築する
最適化: チャンピオン/チャレンジャー設定を使用してモデルをテストする
展開: モデルをプログラミング言語に変換する
Altair Knowledge Studioの使用例
- クレジットリスク管理
- 詐欺検出
- マーケティング分析
- 製品ライフサイクル設計
- 顧客ロイヤルティプログラム
