RapidMiner

產品介紹

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RapidMiner

前 言

RapidMiner 是一個功能強大的數據科學和機器學習平台,自2001年創立以來,引入自動化機器學習、深度學習和雲端部署等技術,2017年被 Gartner 評為『數據科學和機器學習平台的領導者』

RapidMiner 在全球知名企業的實際案例

       這些案例展示了 RapidMiner 在提高運營效率、降低成本和提升客戶滿意度方面的強大能力,無論是新手使用者或是資料科學專家,都可藉由這個 『 無程式碼 / 低程式碼 』的平台以及簡潔易上手的特性,快速提升對於數據的理解。

 

 

波音(Boeing)

 

通過分析飛機傳感器數據進行預測性維護,確保了飛行安全並提高了運營效率。

 

 

戴爾(Dell)

 

通過分析客戶支持數據,改進了客戶服務並提升了客戶滿意度和銷售業績。

 

 

西門子(Siemens)

 

通過分析生產線數據,提高了生產效率和產品質量,並減少了設備故障和停機時間。

 

 


通用電氣(GE)

 

利用 RapidMiner 進行設備監控和預測性維護,提升了風力發電和醫療設備的可靠性和性能。

 

 

宜家(IKEA)

 

分析銷售和庫存數據,優化了庫存管理和供應鏈運營,降低了庫存成本。

 

 

荷蘭皇家殼牌集團(Shell)

 

利用數據分析優化石油和天然氣的開採流程,並通過預測性維護減少設備故障。

 

 

RapidMiner 具備完整的數據分析功能

 

數據準備

強大的數據準備工具
支持各種數據來源的整合和清理

 

機器學習

提供多種機器學習算法
支持模型訓練、評估和部署

 

深度學習

整合深度學習框架
支持複雜的神經網絡模型

 

自動化機器學習(AutoML)

自動化模型選擇和參數調整優化
降低使用門檻

 

預測分析

幫助企業進行預測性維護
質量控制和供應鏈優化等
..

 

 

掌握數據分析周期
將AI與數據結合

 

RapidMiner 具備從整理數據至分析、建立AI分析預測模型的功能。

擁有視覺化的資料整理工具Turpo Prep、自動化機器學習(Automated Machine Learning, AutoML)功能。

 

支援雲端與各類型資料庫,能讓團隊多人協作並共享數據分析結果。

 

 

 

 

支援多種
程式語言

 

RapidMiner 以資料為中心,支援多種數據分析常用的程式語言,團隊可以在多語言環境中『直接』建立、維護並運行程式、模型和工作流程(例如 Python、R 、SQL與SAS語言)。

 

RapidMiner已長時間投入開發使用 SAS 語言的企業組織,不需經由任何其他第三方產品即可繼續維護和運行原先的系統。

 

 

數據的視覺化
 及串流處理

 

RapidMiner利用即時數據,在『幾秒鐘內』發現趨勢和異常數值。


具有豐富、強大的儀表板功能,可在團隊內部共享視覺化的數據與串流處理結果。

 

資料串流處理和數據視覺化解決方案,是專為了需要根據大量且迅速變化的遙測、傳感器和交易數據做出快速、全面決策的使用者所設計。

 

RapidMiner 產品功能 

 

支援匯入的
數據檔案格式

 

*.accdb  *.arff *.csv *.dbf

*.dta *.hyper *.mdb*.qvx 

*.sas *.sav  *.tde *.xls/.*xlsx

*.xml*.xrff


除此之外,RapidMiner也能夠讀取SQL資料庫系統與雲端資料庫服務等其他類型的資料。

 

Turpo Prep執行資料處理

 

視覺化與互動式的
資料整理工具

 

Altari RapidMiner 內建視覺化與互動式的資料整理工具 Turpo Prep。


Turpo Prep的操作方式簡單且直覺,能夠協助使用者挑選出所需的資料以及轉換資料數據格式等等,快速地完成資料準備工作。

 

 

建立預測模型

 

RapidMiner 包含了超過1500種的功能與機器學習模型方塊,使用時只需要拖曳方塊置於工作區。


具備自動化機器學習AutoML的功能,分析輸入資料後AutoML會給予使用者關於模型的選擇建議與預測結果,並且具有視覺化的模擬預測介面,亦可以直接部署使用。

實現透明度和自動化,簡化了AI大數據預測模型的建立流程。

AutoML視覺化的模擬預測介面

AutoML視覺化的模擬預測介面

 

Turpo Prep執行資料處理

 

AI Hub即時預測

 

藉由 RapidMiner AI Hub 模組,能夠支持團隊多人協作數據,支援的雲端服務包含:亞馬遜提供的 AWS 與微軟提供的 Azure。
 

在 AI Hub 中具有即時預測分析 Real-Time Scoring 功能,因為其低延遲的特性,能夠迅速地針對情況做出即時反應,協助使用者快速了解、分析並獲得預測結果。

 

易於應用的 RapidMiner

Altair RapidMiner『無程式碼』的界面 / 讓使用者更容易使用,無論您是數據科學家還是工程師、分析師、機器學習應用 或 專案開發的專家,都能全面掌控數據分析與處理的流程與架構。

 

RapidMiner 硬體規格需求表

項目 最低規格 建議規格
核心數 雙核心 四核心
處理器 2GHz 3GHz以上
RAM 4GB 16GB
硬碟儲存空間 大於1GB 大於100G
螢幕解析度 1280*1024  1280*1024以上
作業系統 Windows 10 (64-bit)
Windows 11 (64-bit)
Linux (64-bit)
MacOS X 10.13 - 13
Java平台
  • *建議-64bit
  • OpenJDK Java 11 JRE(Linux系統需手動安裝)
  • 需要確保安裝為『完整的』JRE ,而非 headless JRE版本。

 

瑞其科技成功案例|AI大數據分析-應用領域

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PCB鎖點位置最佳化- ExpertAI 彈片應力預測 - PhysicsAI  
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汽車空調管路CFD流場預測 - physicsAI 自行車前叉CAE結果預測 - PhysicsAI 車架結構多維度最佳化 - ExpertAI
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金屬加工缺陷之AI識別與定位|RapidMiner    
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醫 療 工 業
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結語

       Altair 從傳統上的模擬分析 HyperWorks 系列出發,同時大力發展 AI 大數據分析,相關軟體包含: Knowledge StudioRapidMinerphysicsAI、expertAIMonarch,將AI大數據與工程模擬做結合,協助工程師更有效率地分析及解決工程問題。例如 :產品性能初步評估、機器手臂故障預測、分析產品設計/開發/故障的關鍵因素...等等。
 

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