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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が以下に主な機能があります：Studioには以下の主要な機能があります:

• 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事前設定パッケージ/ / BellaDatiドメイン特定言語BellaDatiドメイン固有言語へのアクセス
  • ユーザーが自分のパッケージを作成可能です。向けです。
  • 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

    Java ML, Appache

    Commons Math

    3, Statなど様々なライブラリへのアクセス

    3、Statライブラリなど）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
  • 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。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RとRStudioの環境からの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。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。Studioの基本構築単位はProjectsです。複数のプロジェクトをPipelinesに結合できます。

ML

Studio 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。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)。

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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。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。）ユーザーが利用できるすべてのプロジェクト。
• 保存プロジェクトパイプライン - 保存しているプロジェクトです。ユーザーが利用できるすべてのパイプライン。
• 計画中のプロジェクト実行スケジュール -予算されているプロジェクトです。 最新およびスケジュールされた実行のリスト。
• 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