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Machine Learning

Machine learning is a process of creating and running predictive models from existing learning data in order to predict values, behaviour, trends etc.

Belladati ML Studio

BellaDati ML Studio is an integrated platform/framework for developing and running sophisticated situational intelligence applications. These are applications that are used in IoT area, but also for extensive big data cleaning tasks and other machine learning and statistical situational applications.

BellaDati Advanced Analytics Tool and Framework

BellaDati ML Studio is an integral part of BellaDati Advanced Analytics Tool and Framework. BellaDati Advanced Analytics and Framework has following major features:

  • ML Studio
  • Rich and agile reporting and dashboarding layer
  • Rich SDK, REST API, and Client API ready for embedding and customization
  • ETL
  • mobile
  • integrated data warehouse
  • multitenant cloud.

BellaDati ML Studio

The ML Studio has following major features:

  • Runs applications and interfaces to data sources and analytics models
  • A visual framework for users to interact with data and analytical results
  • A development environment for assembling data, analytics into situational intelligence applications
  • Development environment offers for the mathematical modelling and predictions
    • The access to BellaDati preconfigured packages/BellaDati Domain Specific Language
    • For users to create their own packages
    • Access to various Java libraries (eg Java ML, Apache Commons Math 3, Stat library, etc)
    • Usage of Python and its libraries (especially Anaconda libraries) from the environment of ML Studio is the option
    • To User to write her/his own scripts using preconfigured building blocks and pack them.
    • Usage of R and R-Cran libraries from the environment of ML Studio is the option.

Basic building unit of ML Studio is a Project. Multiple projects can be combined into Pipelines.

ML Studio Welcome Screen

BellaDati ML Studio can be accessed from the top menu by clicking on the link ML Studio (if available).

The Welcome screen is divided into several parts:

  • Projects - All projects available to the user.
  • Pipelines- All pipelines available to the user.
  • Execution schedule - list of most recent and scheduled executions.

Machine learning Workflow

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機械学習

機械学習は、別のデータや新しいデータに価値、行動、傾向などを予測するために、既知のデータとその結果を用いて、予測モデルを作成して実行するプロセスです。

BellaDati ML スタジオ 

BellaDati ML Studioは状況に応じて優秀なアプリを発展、作動させるため統合されたプラットフォーム/フレームワーくであります。IoTエリアで使われるアプリもあるが、大規模な大規模データクリーニングタスクやその他の機械学習や統計的状況アプリケーションにも使用されます。 

BellaDati先進な分析ツール及びフレームワーク

BellaDati ML Studio が BellaDati先進な分析ツール及びフレームワークの離脱できない部分です。BellaDati先進な分析ツール及びフレームワークが以下の主な機能があります：

  • ML スタジオ
  • 豊富で、早くレポート及びダッシュボードレイヤ
  • 色々な SDK, REST APIとClient APIが埋め込みとカスタマイズにサポートします。
  • 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が以下に主な機能があります：

  • 分析モデルやデータソースへインタフェース及びアプリケーションを実行すること
  • ユーザーがデータと分析結果に相互作用できるビジュアルフレームワーク
  • データ組み立て、状況インテリジェンスアプリケーションへのデータを分析するための開発環境
  • 数学的モデリングや予測を提供する開発環境
    • 事前にパッケージが設定されたBellaDatiへのアクセス/ / BellaDatiドメイン特定言語
    • ユーザーが自分のパッケージを作成可能です。向けです。
    • Java ML, Appache Commons Math 3, Statなど様々なライブラリへのアクセス
    • ML Studioの環境からPythonとそのライブラリ（特にAnacondaライブラリ）を使用するのはオプションであること
    • ユーザーが事前構成されたビルディングブロックを使用して自分のスクリプトを記述してそれらをパックできるためです。
    • ML Studioの環境からRとR-Cranライブラリを使用するのはオプションであること。

ML Studioの基本構築単位はプロジェクトです。

ML Studioのウェルカムスクリーン

BellaDati ML Studioは可能な限り、ML Studioのリンクをクリックすることでトップメニューからアクセスできます。

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。

  • 活動なプロジェクト-現行、メモリにロードされているプロジェクトです。（例えば、実行中のプロジェクトです。）
  • 保存プロジェクト-保存しているプロジェクトです。
  • 計画中のプロジェクト-予算されているプロジェクトです。
  • ドキュメンテーション- ML Studioに関する最も重要な情報一覧

機械学習ワークフロー

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Machine Learning [Original Seitentitel]

Maschinelles lernen

Maschinelles Lernen ist ein Prozess zum Erstellen und Ausführen von Vorhersagemodellen aus vorhandenen Lerndaten, um Werte, Verhalten, Trends usw. vorherzusagen.

Belladati ML Studio

BellaDati ML Studio ist eine integrierte Plattform / Framework für die Entwicklung und Ausführung anspruchsvoller situativer Intelligenzanwendungen. Dies sind Anwendungen, die im IoT-Bereich verwendet werden, aber auch für umfangreiche Big Data-Reinigungsaufgaben und andere maschinelle Lern- und statistische situative Anwendungen.

BellaDati Advanced Analytics Tool und Framework

BellaDati ML Studio ist ein integraler Bestandteil des Advanced Analytics Tools und Frameworks von BellaDati. BellaDati Advanced Analytics und Framework bietet folgende Hauptfunktionen:

  • ML Studio
  • Funktionsreiche und agile Berichts- und Dashboarding-Ebene
  • Funktionsreich SDK, REST API, und Client API bereit zum Einbetten und Anpassen
  • ETL
  • Mobile
  • Integriertes Data Warehouse
  • Mandantenfähige Cloud

BellaDati ML Studio

Das ML Studio verfügt über folgende Hauptfunktionen:

  • Führt Anwendungen und Schnittstellen zu Datenquellen und Analysemodellen aus
  • Ein visueller Rahmen für Benutzer, um mit Daten und Analyseergebnissen zu interagieren
  • Eine Entwicklungsumgebung zum Zusammenstellen von Daten und Analysen in situativen Intelligence-Anwendungen
  • Entwicklungsumgebung für mathematische Modellierung und Vorhersagen
    • Der Zugriff auf vorkonfigurierte BellaDati-Pakete / domänenspezifische Sprache von BellaDati
    • Benutzer können eigene Pakete erstellen
    • Zugriff auf verschiedene Java-Bibliotheken (z. B. Java ML, Apache Commons Math 3, Stat-Bibliothek usw.)
    • Die Verwendung von Python und seinen Bibliotheken (insbesondere Anaconda-Bibliotheken) aus der Umgebung von ML Studio ist die Option
    • Dem Benutzer, um seine eigenen Skripts mit vorkonfigurierten Bausteinen zu schreiben und diese zu packen.
    • Die Verwendung von R- und R-Cran-Bibliotheken aus der Umgebung von ML Studio ist die Option.

Basic building unit of ML Studio is a Project. Multiple projects can be combined into Pipelines.

ML Studio-Begrüßungsbildschirm

Auf BellaDati ML Studio können Sie vom oberen Menü aus zugreifen, indem Sie auf den Link ML Studio klicken (falls verfügbar).

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Der Begrüßungsbildschirm ist in mehrere Teile unterteilt:

  • Projekte - Alle Projekte, die dem Benutzer zur Verfügung stehen.
  • Pipelines - Alle Pipelines stehen dem Benutzer zur Verfügung.
  • Ausführungszeitplan - Liste der letzten und geplanten Ausführungen.

Workflow für maschinelles Lernen

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