「RapidMinerプラットフォーム」の製品構成

「RapidMinerプラットフォーム」の製品構成

■RapidMinerプラットフォーム

RapidMinerは「機械学習」「ディープラーニング」「テキストマイニング」「予測分析」などのための統合環境を提供するデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。

「データ準備」「モデル検証」「モデル最適化」「結果の視覚化」などを含む機械学習プロセスのすべてのステップをサポートします。

RapidMinerは、クライアント/サーバーモデルを使用しており、「オンプレミス」または「パブリックまたはプライベートクラウドインフラストラクチャ」で動作します。

RapidMinerはデータ分析のための複数のプロダクトで構成されています。RapidMiner Studio(無償版)である「RapidMiner Studio Core」のみオープンソースとして利用でき、それ以外のプロダクトはプロプライエタリとして提供されています。

→RapidMiner　→PRODUCTS

■ビジュアルデータサイエンスワークフローデザイナー「RapidMiner Studio」

RapidMiner Studioには、無償版と有償版が提供されています。

RapidMiner Studio(無償版)「RapidMiner Studio Core」

「RapidMiner Studio Core」は、無償で利用できるビジュアルデータサイエンスワークフローデザイナーです。

「RapidMiner Studio Core」プロジェクトは、有償版「RapidMiner Studio」のオープンソースコアを含み、有償版と同等の基本機能を有しています。

ただし、「1論理プロセッサのみ」および「処理対象データは10000行まで」という制限があります。

10000行を超えるデータを処理しようとした場合、「RapidMiner Studio Core」は自動的にデータをダウンサンプリングします。

→GitHub　→rapidminer/rapidminer-studio

RapidMiner Studio(有償版)

「RapidMiner Studio(有償版)」はプロプライエタリです。

「SMALL」「MEDIUM」「LARGE」のサブスクリプションが用意されており、「処理可能なデータ件数」「性能」「追加機能」が異なります。

→RapidMiner　→RapidMiner Studio

無償版と有償版の機能比較

「(無償版)RapidMiner Studio Core」と「(有償版)RapidMiner Studio」の機能性能比較は以下のページで確認できます。

→RapidMiner　→RapidMiner Pricing　→RapidMiner Studio

■予測モデル作成「RapidMiner Auto Model」

「RapidMiner Auto Model」は、自動機械学習とデータサイエンスのベストプラクティスを使用して数クリックで、簡単に説明できる予測モデルを作成できます。

→RapidMiner　→RapidMiner Auto Model

主なポイント

・ガイド付きデータ準備機能
・自動モデル選択と調整機能
・自動フィーチャーエンジニアリング機能

■データ準備「RapidMiner Turbo Prep」

「RapidMiner Turbo Prep」は、データに対する「ブレンド」「ラングル」「クレンジング」などのデータ準備機能を提供します。

→RapidMiner　→RapidMiner Turbo Prep

主なポイント

・直感的なデータ準備
・データの探索および視覚化
・データクレンジング機能---機械学習用データクレンジング処理を大幅簡素化
・データソースブレンド機能---複数データソースからのデータ結合
・ラングル機能---予測モデリングおよび分析用データ準備

■チームコラボレーション「RapidMiner Server」

「RapidMiner Server」は、「予測モデルの共有と再利用」「プロセス自動化」「本番へのモデルのデプロイ」などによりチームコラボレーションによるデータ分析作業を行える環境を提供します。

→RapidMiner　→RapidMiner Server

主なポイント

・チームコラボレーション機能
・プロセス自動化機能
・高速モデル作成機能
・パフォーマンス監視機能
・デプロイ機能

■Hadoop統合「RapidMiner Radoop」

「RapidMiner Radoop」はHadoopと統合し、Hadoopの強力な処理能力を簡単に活用できる機能を提供します。

→RapidMiner　→RapidMiner Radoop

主なポイント

・HadoopとSparkの複雑なデータサイエンスを排除
・Hadoop(Spark)用コードフリー機械学習機能
・Hadoopクラスタパワーを活用
・Hadoopのセキュリティ機能を活用