Altair Knowledge Studio®

高度な機械学習と人工知能を備えたソリューション

最新情報

  • Knowledge Studio 2021.0 リリース : RedHat Enterprise Linux 8 と CentOS 8 をサポート、データ準備とモデリングに新オプションと機能追加、R と Python の言語統合。
    詳細はこちらをご参照ください。 (2020年 12月)

  • 新着記事!『スマートファクトリー 機械学習でデータ活用し製造業のリスクを軽減』ブログに掲載! ブログはこちら

Altair Knowledge Studio 製品概要

Altair Knowledge Studio とは

Altair Knowledge Studioは、データから実用的な知見を引き出すための、データサイエンティストおよびビジネスアナリスト向けのソリューションです。使いやすく、先進的な機械学習および予測分析機能を備えており、データを即座に可視化して、説得力のある分析結果を導くことができます。コードは1行も書く必要がありません。

データ分析のマーケットリーダーとして認知されているAltairのソリューションでは、データ分析プロセスに予測モデルをスピーディーかつスムーズに導入できます。操作が簡単なKnowledge Studioには、データプレパレーションとデータサイエンスのための機能があらかじめ搭載されているほか、主要なプログラミング言語との統合も可能です。Knowledge Studioなら、組織内の様々なプロフェッショナルが強力な分析機能の価値を引き出すことができるのです。

Knowledge Studioの関連ツールである Altair Knowledge Seeker では、データセグメンテーションおよびプロファイリングの機能によって既存の分析ソリューションを強化したり、Altairの特許取得済みの先進的な決定木機能を使い知見を獲得したりすることができます。

行数が10億を超え、列数も数千に上るような、巨大なデータセットを分析するのは容易ではありませんが、Knowledge Studio for Apache Spark なら、扱いにくいビッグデータも、複雑なスクリプトを使うことなく処理することが可能です。

 


Knowledge Studio が選ばれる理由

職種やスキルを問わない設計

コラボレーションを念頭に置いて設計されているため、業種やスキルに左右されず、誰もがモデリングプロセスを理解し、知見を素早く抽出、共有することができます。

 

事業課題の解決案を創出

様々な企業においてコスト制御や収益向上、リスク軽減などに貢献してきた、確かな実績があります。予測分析と処方的分析のモデリングにより、データから引き出した知見を基に競合他社を上回る戦略を立てることが可能です。

 

データ分析と機械学習の高度なニーズに対応

操作が簡単なだけでなく、モデリングタスクの自動化機能も備えているため、コーディングよりも短時間で、多くの機械学習モデルをスムーズに作成することができます。

 


主な特長

使いやすさ

ウィザードに従って直感的かつインタラクティブに操作するだけで、データを素早く可視化し、目の前のデータの意味を理解することができます。分かり易く説得力のあるモデルで、戦略の検討・選定や、新たな疑問点の解消に多くの時間を割けるようになります。

 

高度なモデリング

回帰モデル、クラスター分析、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、スコアカード、時系列などのモデルを含む、高度な分析アルゴリズムを搭載しています。Knowledge Studio の特長である先進的な決定木と戦略木を利用できるほか、スコアカード作成とデータのビジュアルプロファイリングも可能です。

 

様々な独自機能

R や Python などのプログラミング言語と統合できるため、既存のコードを利用したり、ワークフロー内でモデルのコードを自動的に生成したりできます。内蔵の最適化エンジンを使って予測分析を処方的分析へと昇華させれば、既知の制約条件がモデルに与える影響を測定できます。

 


仕様

仕様 : ハードウェアおよびソフトウェア プラットフォーム

サポートするオペレーティング システム

Altair Knowledge Works 製品 version 2021.0 は、スタンドアローンおよびクライアント/サーバー構成が用意されています。

Knowledge Studio ワークステーション

(スタンドアローンまたはクライアント)

Knowledge Studio サーバー

Windows 7
Windows 8 and 8.1
Windows 10

Windows Server 2012 R2 *
Windows Server 2016
Windows Server 2019


* サーバー OS でのマルチユーザーアクセスのスタンドアローン構成には、サーバーレベルのライセンスが必要です。

Windows Server on x86-64 platform:
• Windows Server 2012 R2
• Windows Server 2016
• Windows Server 2019
Linux on x86-64 platform:
• Red Hat Enterprise Linux 6, 7, 8
• CentOS 6, 7, 8
  • すべての製品は、64 ビット システムでのみサポートされています。

  • Tableau 統合および Keras モデリング機能は、Red Hat Linux 6 および CentOS 6 ではサポートされていません。

  • Knowledge Studio for Apache Spark には、Apache Spark サーバーが必要です。

システム要件

Knowledge Seeker および Knowledge Studio for Windows のスタンドアローン構成には、KS ワークステーション コンポーネントが含まれています。 クライアント/サーバー構成には、クライアント側の KS ワークステーションとサーバーの KS サーバーが含まれます。 サードパーティ ソフトウェアとの統合のために、他のコンポーネントが含まれている場合があります。 詳細については、導入ガイドを参照してください。

スタンドアローン構成

KS Workstation 2021.0 (Standalone)

最小要件

推奨する構成

Windows 7, 8.x, or 10 (64-bit)
x86-64 CPU, 2 GHz
4 GB RAM
空きディスク容量:
• 850 MB for program files **
• 15+ GB for user’s projects
モニター解像度: 1152x864

Windows 10 (64-bit)
Quad-core x86-64 CPU, 2 GHz, or better
8 GB RAM or more *
空きディスク容量:
• 850 MB for program files **
• 20+ GB for user’s projects
モニター解像度: 1680x1050 またはそれ以上

*注意: デスクトップバージョンの RAM の量は、分析データセットの一般的なサイズと構築するモデルのタイプによって異なります。 ユーザーが非常に大きなデータセットを処理し、必要な RAM の量を評価するための支援が必要な場合は、テクニカルサポートに連絡してください。.

** Python 統合機能が必要な場合、前提条件の Anaconda(Python)プログラムファイルと Altair Kerasコンテナイメージは最大 18 GB のディスク容量を必要とする場合があります。

 

クライアント/サーバー構成

KS Workstation 2021.0 – Client

最小要件

推奨する構成

Windows 7, 8.x or 10 (64-bit)
x86-64 based CPU, 2 GHz
4 GB RAM
空きディスク容量: 850 MB for program files
モニター解像度: 1152x864

Windows 10 (64-bit)
x86-64 based CPU, 2 GHz or higher
8 GB RAM or more
空きディスク容量: 850 MB for program files
モニター解像度: 1680x1050 or better

KS Server 2021.0

最小要件*

推奨する構成

Windows Server 2012 R2, 2016, 2019; Red Hat Enterprise Linux 6, 7, 8; CentOS 6, 7, 8
x86-64 based CPU, 2 GHz
8 GB RAM
空きディスク容量:
• 500 MB for program files
• 10+ GB per user for users’ projects

Windows Server 2016 or 2019; Red Hat Enterprise Linux 7 or 8; CentOS 7 or 8.
A multi-core x86-64 based CPU(s) with at least 8 cores in total, 2.5 GHz, or better **
16 GB RAM or more**
空きディスク容量:
• 500 MB for program files
• 15+ GB per user for users’ projects**

** 注意: サーバーのシステム要件は、KS サーバーを同時に使用すると予想されるユーザーの最大数によって異なります。 KS サーバーのパフォーマンスは、分析データセットの一般的なサイズ、使用されるモデルタイプ、および同じサーバーで実行されている他のアプリケーションにも依存します。 製品の最高のパフォーマンスを得るための最適なサーバーサイズおよびその他の要件を見積もるには、アカウント担当者またはテクニカルサポートにお問い合わせください。

その他の環境については、お問い合わせください。

 

 

新機能

最新版 Knowledge Studio 2021 の新機能

2020年 12月 Knowledge Studio 2021.0 リリースノート (バージョン 2020.3 からの機能追加)

バージョン 2021.0 の新機能

データ準備

  • WOE ノード ウィザードには、Microsoft Excel と Microsoft Word の 2 つの出力形式オプションがあります。

  • コマンド [データを Excel にコピー] が WOE レポートで使用できるようになりました。

モデリング

    AutoML ノード ウィザードの機能エンジニアリング (変数変換)。

R と Python の言語統合

  • Python コード ノードでの Jupyter Notebook の統合。

  • Keras Forecasting ノード。

  • Keras 機能で TensorFlow コードの GPU 使用を構成する機能。

  • R コード エディターでは、コードをカスタム ライブラリ パレットに新しいノードとして保存し、名前を変更したり、ワークフローで使用したり、ファイルにエクスポートしたりできます。

新しいプラットフォームのサポート

    RedHat Enterprise Linux 8 および CentOS 8 がサポートされるようになりました。

 

リソース

資料・リソース ライブラリ

Altair Knowledge Studioは、データから実用的な知見を引き出すための、データサイエンティストおよびビジネスアナリスト向けのオープンでフレキシブルな予測分析と機械学習のプラットフォームです。使いやすく、先進的な機械学習および予測分析機能を備えており、データを即座に可視化して、説得力のある分析結果を導くことができます。コードは1行も書く必要がありません。

データ分析のマーケットリーダーとして認知されているAltairのソリューションでは、データ分析プロセスに予測モデルをスピーディーかつスムーズに導入できます。操作が簡単なKnowledge Studioには、データプレパレーションとデータサイエンスのための機能があらかじめ搭載されているほか、主要なプログラミング言語との統合も可能です。Knowledge Studioなら、組織内の様々なプロフェッショナルが強力な分析機能の価値を引き出すことができるのです。

Knowledge Studioの関連ツールであるAltair Knowledge Seekerでは、データセグメンテーションおよびプロファイリングの機能によって既存の分析ソリューションを強化したり、Altairの特許取得済みの先進的な決定木機能を使い知見を獲得したりすることができます。

行数が10億を超え、列数も数千に上るような、巨大なデータセットを分析するのは容易ではありませんが、Knowledge Studio for Apache Spark™なら、扱いにくいビッグデータも、複雑なスクリプトを使うことなく処理することが可能です。

日本語ブローシャを用意しております (無料)。[Knowledge Studio ブローシャのダウンロード] ボタンをクリックして、お気軽にお申込みください。


その他のリソース ライブラリ

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