Knime бол өгөгдлийн шинжлэх ухааныг хялбаршуулан бизнесийн өгөгдөлдөө ухаалгаар, үр ашигтайгаар ашиглах боломжийг олгосон нээлттэй эх үүсвэрийн платформ юм.
Энэ бол та биднээс хэт хол санагддаг Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) зэрэг дэвшилтэт технологийн боломжуудыг хамгийн хялбар аргаар дурын бизнест нутагшуулан буулгах, үйл ажиллагааг оновчлох, төгөлдөржүүлэх боломжийг олгосон дижитал эриний бүтээл юм.
Knime нь Knime Аналитикийн платформ болон Knime Сервер гэсэн үндсэн 2 бүтээгдэхүүнтэй.
Өгөгдлийн бүх эх сурвалжид нэвтэрч, нэгтгэж, хэрэгцээтэй өгөгдөл болгон хувиргана.
AI, ML-д суурилсан анализ дүрслэлийн боломжийг олгох ухаалаг алгоритмуудтай. Мөн R, Python болон бусад шийдэлтэй нэгдэн ажилладаг.
Байгууллагын хэмжээнд ашиглагддаг аналитик аппликейшн болон сервисүүд нь "BI Tool"-тэй ямар нэг кодчилол шаардахгүй холбогдон ажиллана.
Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд суурилсан Knime дүрслэл, Knime сервис болон дагалдах аппликейшнууд нь танд бизнестээ шинэ санаа, шинэ боломж олоход тусална.
Уламжлалт шинжилгээний платформуудын хувьд харьцангуй өнгөрсөн мэдээлэлд тулгуурлан Юу болсон (Descriptive), Яагаад болсныг
(Diagnostic) анализ хийх болон Цаашид юу болох (Predictive) зэргийг тодорхой түвшинд л таамагладаг.
Тэгвэл Knime нь AI, ML суурилан дараагийн түвшний буюу Хэрхэн яаж тодорхой үр дүн, зорилгод хүрэх Prescriptive Analytic-ийг хийхэд тусална.
Knime платформ нь таны урьдчилан таамаглах чадавхыг шинэ түвшинд гаргана.
Их хэмжээний өгөгдөл дээр ахисан түвшний ухаалаг шинжилгээг хийнэ гэдэг нүсэр их нөөц, ажил шаарддаг. Knime Сервер нь аналитикийн функцүүдийг бүрэн хэмжээгээр ажиллуулах боломжийг олгох болно.
Мэдээлэл авахНэмэлт код бичилгүйгээр нодууд болон бүрэлдэхүүн хэсгүүдээр Drag and Drop хийх боломж бүхий ухаалаг workflow. Өгөгдлийн урсгалаа дүрслэн харахад тусална.
Тогтмол шинэчлэгдсэн хөгжсөн 2500 гаруй нодуудыг холбон шийдвэр гаргалт, анализуудаа маш боловсронгуй, өргөн хүрээтэй хийгээрэй.
Apache Spark, R, Python, ML скриптүүд гэх мэт олон төрлийн домэйнүүдийг нэгдсэн нэг workflow-д нэгтгэх Knime Hub-аас жишээ болгон олон зуун workflow-уудаас үлгэр, жишээ харах боломжтой.
Нээгээд нэгтгэ буюу энгийн форматтай текстээс эхлээд (CSV, PDF, XLS, JSON, XML гэх мэт) бүтэцлэгдээгүй өгөгдөл (зураг, документ, молекул, сүлжээний гэх мэт) болон хугацааны өгөгдлүүдийг хооронд нь нэгтгэнэ.
Oracle, Microsoft SQL, Apache Hive болон бусад дата бааз, вэйрхаусуудтай холбогдон өгөгдөл нэгтгэнэ.
Salesforce, SAP reader, Twitter, AWS S3, Google sheets, Azure болон бусад эх сурвалжид байгаа мэдээлэлд тань нэвтэрч, мэдээлэл олж авна.
Дундаж утга, квантиль, стандарт хазайлт зэргийг багтаасан статистикийн мэдээллүүдийг гаргаж авах, таамаглалаа батлах боломжтой.
Дата бааз, локал машин болон бусад их өгөгдлийн орчин дахь өгөгдлийг цуглуулах, нэгтгэх, ангилах, шүүнэ.
Өгөгдлүүдийг хэвийн болгох, төрөл хөрвүүлэх болон утга алдагдсан, хүрээллээс хэтэрсэн эсвэл гажсан байдлыг илрүүлэх алгоритм ашиглан өгөгдлүүдийг цэвэрлэнэ.
Логистик регресс, Tree-based арга болон Deep-learing гэх мэт дэвшилтэт алгоритмыг ашиглан ангилах, регресс хийх, хэмжээсийг багасгах эсвэл кластержуулах AI, ML моделиудаа бүтээгээрэй.
Таны бүтээсэн моделийн үйл ажиллагааг гиперпараметрийн оновчлол, Boosting, Bagging, Stacking зэрэг цогц алгоритмаар оновчлох болно.
Мөн та R2, AUC, ROC зэрэг гүйцэтгэлийн хэмжүүрүүдийг ашиглан моделийнхоо функцүүдийг илүү нарийвчлах боломжтой.
Таны хүсэл, шаардлагын дагуу энгийн (bar chart, scatter plot) дүрслэл эсвэл илүү мэргэжлийн байдлаар (parallel coordinates, sunburst, network graph, heat map) өгөгдлийг тань дүрсэлнэ.
Knime хүснэгт дэх мэдээллүүдийн хамааралгүйг шүүн, товч статистикийг дүрслэн гаргах болно.
Өөрийн дүрсэлсэн үр дүн, тайлангаа PDF, Powerpoint зэрэг шаардлагатай бүх форматаар гарган авах боломжтой.
Мэдээж хэрэг их хэмжээний өгөгдөл дээр ахисан түвшний ухаалаг анализуудыг хийнэ гэдэг нүсэр ажил юм. Тэгвэл Knime-н үйл ажиллагаануудыг бүрэн ажиллуулах, ажиллагаа, асуудал багатай ажиллах боломжийг олгох Knime серверийг сонгон ашиглах боломжтой.
"KNIME" шийдлийн дэлгэрэнгүй мэдээллийг авахыг хүсвэл бидэнтэй холбогдоорой. Таны бүртгүүлсэн мэдээллийн дагуу ажлын 8 цагийн дотор холбогдон дэлгэрэнгүй мэдээлэл өгөх болно.
