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Sv translation
languageen

Projects are the basic building unit of ML Studio. Each project consists of several parts (not all of them necessary):

  • Project information
  • Files
  • Tables
  • Charts
  • Libraries
  • Variables
  • Built-in functions

Project Information

Each project has its name, owner, date of creation and description.

Files

Files can be attached to a project. They can contain Python scripts, source data, testing data etc. These files can be accessed by using functions, such as readXLSFile(), readCSVFile() and executePythonScript().

Tables

Tables can be used together with charts as temporary output of the project. It can be used during the modelling to see the results.

Charts

Charts are another option how to see results of the modelling.

Libraries

Libraries are ready-made packs of mathematical and statistical components and functions which can be used in the project. By default ML Studio contains these libraries:

  • Math3
  • Javaml
  • Javastat

Variables

Variables are used for parametrization of projects. This enables the project to be more universal. For more information see Parameters in ML Studio.

Prebuilt functions

ML Studio has been used by BellaDati to prebuilt functions for the most frequent IoT tasks as predictive maintenance and situational intelligence as customer segmentation or market basket analytics. These can be used without the programming, only using graphical interface for the specification of parameters. At the same time it allows partners and organizations to build their own statistical and ML cases.

All of the following functions are supported and solutions can be built:

  • Max, min, standard deviation, mean, median, 1st quartile, 3rd quartile, in the predefined function called summary. Graphic forms is available in the form of box plot, relative box plot, outliers and histogram.
  • Confidence interval and hypothesis testing using basic statistical capabilities (e.g. T Test, Chi-Square) are available.
  • The distribution of objects into predefined classes or categorical variables is enabled.
  • The prediction of the value of an unknown, continuous variable is available.
  • Available algoritmus allows to identify logical groups in which to place similar objects.
  • Classification, estimation or clustering about a value or behaviour are available.
  • Functions to determine which objects can be expected to co-occur with other objects (e.g. market basket analysis) are available.
  • Functions that are able to identify the independent variables that have the biggest impact on a dependent variable are available.
  • ML studio functions are able to parse unstructured content to create structured data objects (i.e. columns) that can be used for predictive modelling.
  • ML studio supports support real-time scoring from models that use historical and real-time data.
  • ML studio supports user-defined algorithms in a plug-and-play fashion and import / export via PMML.
  • ML studio provides advanced search capabilities, for example given a registration number, the solution can determine the entity (ROC, ROB, LLP, etc.), or suggest the closest match. Search by keyword should also be supported, for example given a partial name.
  • Decision trees and neural networks are available.

Deleting Project

A project can be deleted by clicking on the Delete project button under Project information. Please note that this process is IRREVERSIBLE. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sv translation
languageja

プロジェクトはML Studioの基本構築単位です。各プロジェクトには必要に応じて、下記の部品が含まれます:

  • プロジェクト情報
  • ファイル
  • テーブル
  • グラフ
  • ライブラリ
  • 変数
  • 組み込み関数

プロジェクト情報

各プロジェクト毎に名称、所有者、作成日、説明が含まれます。

Image Added

ファイル

ファイルはプロジェクトに添付される可能性があります。これらはPython スクリプト、ソースデータ、テストデータが含まれます。readXLSFile()、readCSVFile() 、executePythonScript()などの関数を利用することでこれらのファイルはアクセスされます。

テーブル

テーブルは、プロジェクトの一時出力としてグラフを一緒に使用できます。モデリング最中に結果を見るのに使用することができます。

Image Added

グラフ

フラグはモデリングの結果を見る別のオプションです。

Image Added

ライブラリ

ライブラリはプロジェクトで利用される数学・統計的なコンポーネントと関数の装備パックです。ML Studioにはデフォルトで下記のライブラリが含まれます

Projects are the basic building unit of ML Studio. Each project consists of several parts (not all of them necessary):

  • Project information
  • Files
  • Tables
  • Charts
  • Libraries
  • Variables
  • Built-in functions

Project Information

Each project has its name, owner, date of creation and description.

Image Removed

Files

Files can be attached to a project. They can contain Python scripts, source data, testing data etc. These files can be accessed by using functions, such as readXLSFile(), readCSVFile() and executePythonScript().

Tables

Tables can be used together with charts as temporary output of the project. It can be used during the modelling to see the results.

Image Removed

Charts

Charts are another option how to see results of the modelling.

Image Removed

Libraries

Libraries are ready-made packs of mathematical and statistical components and functions which can be used in the project. By default ML Studio contains these libraries:

  • Math3
  • Javaml
  • Javastat

Variables

変数

変数はプロジェクトのパラメータ化に使用されます。これによりプロジェクトがより普遍的なものになります。詳細は「ML Studioでのパラメータ」をご参照ください。Variables are used for parametrization of projects. This enables the project to be more universal. For more information see Parameters in ML Studio.

プレビルド機能

ML Studioは、顧客セグメンテーションやマーケットバスケット分析のようにインテリジェンス状況及び予測的なメンテナンスとして最も頻繁なIoTタスク用にプレビルドためBellaDatiによって使用されました。同時に、パートナーや組織が独自の統計やML場合をビルド可能です。

以下に全ての機能が及びサポートされて、ソリューションがビルド可能です:

  • 事前に定義された関数でのMax、min、標準偏差、平均値、中央値、第一四分位数、第三四分位数などがサマリーと呼ばれます。グラフィックフォームはプロットボックス、相対ボックスプロット、アウトライヤーおよびヒストグラムのフォームで用意されること。
  • 信頼インターバルと基本的統計能力を用いた仮説検定（ T Test, Chi-Squareなど）が用意されます。
  • 定義されたクラスまたはカテゴリ変数へのオブジェクトの分布が有効になること。
  • 未知値の予測、連続型変数が用意されること。
  • 用意されるアルゴリズムには同様なオブジェクトを配置する論理グループを識別することを許可すること。
  • 値や挙動についてのクラスタリング、分類、推定が用意されること。
  • 他のオブジェクト（マーケットバスケットアナリシスなど）と同時発生することを予測できるオブジェクトを確定用機能が用意されます。
  • 従属変数に最大な影響力を持つ独立変数を識別できる機能が用意されます。
  • ML studio 機能が予測モデリングに使用するオブジェクト（カラム等）を作成するために構造されていないコンテンツをパーズできます。
  • ML studioがヒストリカルおよびリアルタイムデータを使用するモデルからリアルタイムのス核リングをサポートします。
  • MLstudio がPMMLを経由してプラグアンドプレイのファッションや取込/出力でユーザー定義アルゴリズムにサポートします。
  • ML studioが便利な検索ツールを提供します。例えば、登録番号与えられ、エンティティ(ROC, ROB, LLPなど)を決定できるソリューション又は最も近いものを候補すること。キーワードで検索が部分的な名前を与えること等にサポートされるべきです。
  • 決定木とニューラルネットワークが用意されます。

Deleting Project

プロジェクトの削除

 

プロジェクト情報の「プロジェクトの削除」ボタンを押下することでプロジェクトが削除できます。IRREVERSIBLEのプロセスに注意ください。A project can be deleted by clicking on the Delete project button under Project information. Please note that this process is IRREVERSIBLE.