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- 仕 様
- 新機能
製品概要
最新情報
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Altair 無料オンライン セミナー 「機械学習を導入したい方必見！ AutoML によるベストな予測モデルの構築」(⇒ 録画したセミナービデオの視聴はこちら)。
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Knowledge Studio 2021.1 リリース : 決定木と戦略木に連続従属変数の欠落値の数を表示。Model パレットの新しい ARIMA 予測ノードなど。
詳細はこちらをご参照ください。 (2021年 4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 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 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。
業務委託サービス
機械学習モデルの作成や実証など技術サポートを業務委託サービスとして承っております。お気軽にお問い合わせください。
対象企業様の一例:サービス一例:
- 機械学習を活用してデータ分析や予測モデル構築をお考えの企業様
- 機械学習とは何なのか、何に使えるのかなど基礎的な教育が必要またはデータ人材の育成が必要とお考えの企業様
- 実施したい内容をヒアリングした上で、実際のデータを用いてデータの前処理やモデル作成の実施
- モデル作成プロセスにおける技術移管やトレーニングの実施
- 作成したモデルやプロセスのユーザー展開や運用のための専用ツールおよび UI の作成
- コードレスで機械学習が活用なソフトウェアを用いて社員教育の開催
各専門スキルを持ったメンバーがプログラミングの知識が無くても、機械学習の活用ができる環境つくりに対するお手伝いを致します。
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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 Server 2012 R2 *
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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 |
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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。
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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。
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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) |
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) |
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 |
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 2021.1 の新機能
2021年 4月 - Knowledge Studio 2021.1 リリースノート (バージョン 2021.0 からの機能追加)
バージョン 2021.1 の新機能
データ準備
操作パレットの新しい Auto Feature Engineering (自動機能エンジニアリング) ノードは、2 つ以上の入力データセットからのさまざまなタイプの変換と集計を使用して新しい機能を自動的に作成します。 この機能には Docker が必要です。
決定木と戦略木
戦略木 ノードの連続従属変数の欠落値の数が表示されるようになりました。
モデリング、時系列分析、およびスコアカード
Model パレットの新しい ARIMA 予測ノードは、時系列予測用の Python 統計ライブラリである pmdarima を使用してARIMA 予測を実行します。 この機能には Docker が必要です。
スコア カードノードの新しい Points Range Scaling オプションでは、ベースポイント、ベースオッズ、およびポイントに基づいてオッズ スケーリングの代わりに、ポイントの最大数と最小数を設定して、オッズを2倍にすることができます。
Cross-Validation (相互検証) オプションが、AutoML のモデリング設定で使用できるようになりました。
グリッド検索で単一のモデルタイプを選択することは、AutoML のモデリング段階で許可されます。
R と Python の言語統合
Python Code ノードのコードは、ノートブックを閉じることなく、Jupyter Notebook から簡単に更新できるようになりました。
最適化
グローバル決定変数が、データセットレベルの最適化ノードと複数シナリオの最適化ノードでサポートされるようになりました。
サポート フォーラムとオンライン コミュニティへのアクセス
Knowledge Studio ユーザー コミュニティへのリンクが、[Welcome] 画面と [Help] メニューで利用できるようになりました。
バージョンの互換性
バージョン 2021.1 は、以前のバージョンと並行してインストールおよび実行できます。
Altair Knowledge Works 製品のバージョンをアンインストールしても、ユーザーのプロジェクトファイルまたはライセンスは削除されません。
アップグレード中の評価または移行期間中、現在のバージョン (2021.0 またはそれ以前) を 2021.1 と一緒に使用し続ける場合は、バージョン 2021.1 で変更された古いプロジェクトとそれらが最初に作成されたバージョンで互換性がなくなる可能性があるため、バージョンごとに個別の作業ディレクトリを使用してください。
プロジェクトの互換性：
バージョン 9.3 ～ 2021.0 で作成されたプロジェクトは、変換せずに 2021.1 で開いて変更できます。
上位互換性はサポートされていません：バージョン 2021.1 で作成または変更されたプロジェクトのモデルおよびその他のオブジェクトは、古いバージョンで開いたときに正しくロードされない場合があります。
バージョン履歴
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。
