Machine Learning

機械学習

機械学習は、値、行動、傾向などを予測するために、既存の学習データから予測モデルを作成および実行するプロセスです。

BellaDati ML  スタジオ  

BellaDati ML Studioは、高度な、状況ごとのインテリジェンスアプリケーションを開発および実行するための統合プラットフォーム/フレームワークです。これらはIoT分野で使用されるアプリケーションですが、大規模なビッグデータクリーニングタスクとその他の機械学習および統計的状況アプリケーションにも使用されます。

BellaDati高度な分析ツールとフレームワーク

BellaDati ML Studioは、BellaDati高度な分析ツールとフレームワークの不可欠な部分です。 BellaDati高度な分析ツールとフレームワークには、次の主要な機能があります:

• MLスタジオ
• リッチかつアジャイルレポーティングとダッシュボードレイヤー
• 埋め込みとカスタマイズが可能なリッチSDK、REST API、クライアントAPI
• ETL
• モバイル
• 統合データウェアハウス
• マルチテナントクラウド

BellaDati ML Studio 

ML Studioには以下の主要な機能があります:

• アプリケーションを実行し、データソースと分析モデルへのインターフェース
• ユーザーがデータおよび分析結果とやり取りするための視覚的なフレームワーク
• データを組み立て、状況インテリジェンスアプリケーションで分析するための開発環境
• 開発環境は数学的モデリングと予測を提供します
  
  • BellaDati事前設定パッケージ/ BellaDatiドメイン固有言語へのアクセス
  • ユーザーが独自のパッケージを作成

  • 様々なJavaライブラリ（Java ML、Apache Commons Math 3、Statライブラリなど）へのアクセス

  • ML Studioの環境からのPythonとそのライブラリ（特にAnacondaライブラリ）の使用がオプション
  • 事前に構成されたビルディングブロックを使用して独自のスクリプトを記述し、それらをパックするユーザー
  • ML Studioの環境からのRとR-Cranライブラリーの使用はオプション

ML Studioの基本構築単位はプロジェクトです。複数のプロジェクトをパイプラインに結合できます。

ML Studio ウェルカムスクリー ン

BellaDati ML Studioは、トップメニューからML Studioリンクをクリックしてアクセスできます(利用可能な場合)。

ウェルカムスクリー ンは、いくつかの部分に分かれています:

• プロジェクト  - ユーザーが利用できるすべてのプロジェクト。
• パイプライン - ユーザーが利用できるすべてのパイプライン。
• 実行スケジュール - 最新およびスケジュールされた実行のリスト。

機械学習ワークフロー