I sin pressanmälan skriver Altair allmänt att RapidMiner-plattformen för dataanalys och AI, ”blir mer integrerad samt kraftfullare och enklare att använda tack vare en ny serie banbrytande uppdateringar.”
Avancerade verktyg för att integrera LLM i plattformar och system
I detta pekar man på att lösningar i Altair RapidMiner-ekosystemet, med inbäddad AI, nu levererar generativa AI-funktioner, så att användarna kan förenkla sin arbetsflödesdesign och bygga unika versioner av stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT med hjälp av sin egna data.Exempelvis kan ett globalt företag skapa en version av ChatGPT, som är finjusterad för deras specifika nomenklatur, produktuniversum, applikationer och kunder. Plattformen använder också ChatGPTs nya API så att användare kan göra ytterligare anpassningar utan att behöva skriva någon kod.
Dessutom kan användarna komma åt alla 300 000 ”Hugging Face-modeller” med ett enda klick och finjustera modeller med miljarder parametrar. RapidMiner använder också LLM för att förbättra den övergripande upplevelsen: användarna kan helt enkelt ange önskade datatransformationer och programvaran skapar automatiskt det lämpliga arbetsflödet.
Utökade funktioner för AutoML och utveckling utan kod
Mjukvarans omfattande AutoML-verktygsserie stöder nu vidare automatiserad klustring utöver prediktiv modellering, feature engineering och prognoser för tidsserier. Den intuitiva guidebaserade användarupplevelsen gör det möjligt för användare som är nya inom maskininlärning att bygga produktionsfärdiga modeller.
Annat handlar om stöd också implementering av AutoML-modeller med ett klick och förenklar driften av prediktiva modeller som tränats med AutoML som REST API-slutpunkter. Användare utan expertis inom datavetenskap kan distribuera och integrera maskininlärningsmodeller på några sekunder med hjälp av Altair RapidMiners förkonfigurerade distributionsinställningar.
Altair RapidMiner tillhandahåller numera också ett guidebaserat verktyg för att bygga Altairs patenterade beslutsträd. Dessa gör det möjligt för användare utan datavetenskaplig bakgrund att visualisera komplexa interaktioner inom data och förstå hur en AI-modell producerar sin output. Användarna kan låta träden växa automatiskt, hitta de bästa uppdelningarna, ta bort uppdelningar och spara arbetsflöden för poängsättning.
Optimerad kodningsupplevelse för SAS Language, Python och R
Altair påpekar också att även Altair SLC, en alternativ SAS språkmiljö, finns inkluderat med en komplett integrerad utvecklingsmiljö – plus verktyg med låg och ingen kod för att stödja avancerade analysfunktioner, hög produktivitet och korta utvecklings- och implementeringscykler. ”Med Altair SLC är det nu enklare än någonsin för företag att gå över till en flexibel, modern analysplattform med minimal påverkan på verksamheten. Det förbättrade Python API:et gör det möjligt för användare att testa och köra SAS språkkod från sin Python utvecklingsmiljö,” skriver man.
Dessutom introducerar Altair RapidMiner’s workspaces-kapacitet, ett nytt utvecklingsparadigm för Python-utvecklare i Altair AI Cloud. Workspaces består av interaktiva kodningssessioner som gör det möjligt för utvecklare att använda en standard IDE för att utveckla produktionsfärdig Python-kod baserad på styrda, centralt provisionerade Python-miljöer. För att exekvera sin kod kan användarna enkelt specificera och starta upp beräkningsresurser som passar deras behov, inklusive att välja GPU-hårdvara för komplexa modelleringsuppgifter som bildbehandling, storspråksmodellering eller liknande funktioner.
Visualisering av historiska och live-data
Notabelt är för övrigt att Altair Panopticon – RapidMiners omfattande lösning för datavisualisering och streaminganalys – erbjuder ett strömlinjeformat användargränssnitt, inklusive en ny generation av datavisualiseringsdelar, nya layoutmallar och verktyg samt nya stilinställningar som gör det mer intuitivt än någonsin att bygga, publicera och använda dashboards. Dessa förbättringar innebär att designers kan lägga mindre tid på inställningar och fokusera på att bygga och distribuera snyggare och mer lättförståeliga dashboards.
Dessutom kan analytiker bättre analysera stora, komplexa och snabbt föränderliga datauppsättningar, upptäcka avvikelser och anomalier och snabbt få nya insikter om sin data. Panopticon visar data – inklusive molndata, fildata, big data och strömmande data – när det händer, med hjälp av cachelagring i minnet utan mellanlagring. Panopticon erbjuder in-memory data blending, som kombinerar data från olika källor, och gör det möjligt för användare att visualisera fler datapunkter än någonsin. Datastyrningsfunktionen ger användarna tillgång till samma instrumentpanel men med individuellt anpassat datainnehåll. Det gör det också möjligt för användarna att sömlöst flytta in och ut ur verktyget till och från andra webbläsarbaserade system.
Fortsatta investeringar i patenterad datautvinning
Slutligen noterar Altair att man, ”fortsätter sin mer än 30-åriga historia av datautvinning och förberedelser – med Altair Monarch – som erbjuder förbättrad prestanda och säkerhet, inklusive direkt läs-/skrivstöd för Azure Blob-lagring, Google Cloud-lagring, Oracle Cloud-lagring och Azure Active Directory.” Med sin avancerade PDF till Excel-funktionalitet och möjlighet att extrahera data från kärnbanksystem och redovisningsrapporter fortsätter Monarch att vara marknadsledande inom förberedande dataanalys.
