날리지 스튜디오(Altair Knowledge Studio)란?업계 최고의 특허받은 의사 결정 트리, 전략 트리, 워크플로우 및 마법사 중심의 그래픽 사용자 인터페이스로 널리 알려진 날리지 스튜디오는 고급 데이터 마이닝 및 예측분석 워크벤치입니다. 날리지 스튜디오는 고급 예측 모델링 기능을 통해 모델 개발 및 구현에 중점을 두고 데이터 마이닝 주기의 모든 단계에 대한 포괄적인 예측 분석을 제공합니다.
왜 날리지 스튜디오인가?
비용 효율적이고 사용하기 쉬운 날리지 스튜디오는 보편성과 효율성면에서 독보적입니다. 고성능의 비주얼 환경은 직관적인 워크플로우와 마법사 중심의 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자가 코딩하지 않고도 효과적인 모델을 구축할 수 있게 합니다.
날리지 스튜디오는 누가 사용하는가?
날리지 스튜디오는 신용 위험, 사기, 마케팅, 영업, CRM 분석, 엔지니어링과 같은 다양한 산업과 부서의 고객이 사용합니다. 비즈니스 분석가와 계량 분석가 퀀트는 어떤 복잡한 모델도 수용할 수 있도록 고급 모델 파라미터를 세밀하게 조정하기 위해 구성 가능한 설정을 통해 보다 복잡한 기능에 액세스할 수 있습니다.
이번 버전에 새로 추가되거나 향상된 기능
• Docker 없이 모든 기능 사용 가능
• Altair® SmartWorks™Analytics와의 통합
• 향상된 XAI 기능
• 스코어링 노드의 단일화
• Python 및 R 실행 환경의 유연한 구성
• 기타 향상된 기능
1. Docker 없이 모든 기능 사용 가능
기존에 Docker가 있어야 사용이 가능했던 기능들이 이번 버전부터 Docker 없이 실행할 수 있습니다.
기능 리스트 : Keras Deep Learning, Keras Forecasting, ARIMA Forecasting, Novelty & Outlier Detector, GLM, XGB, Auto Feature Engineering, Handle Class Imbalance
Docker를 추가로 설치하고 컨테이너 이미지를 다운로드 하는 등의 번거로운 작업이 필요하지 않고 최근 새롭게 도입된 Docker 라이선스에 대한 비용이 들지 않습니다.
2. Altair® SmartWorks™Analytics 와의 통합
Altair® SmartWorks™Analytics는 엔터프라이즈 전문 지식을 데이터 및 인공지능(AI)과 결합하여 코딩 여부에 관계 없이 분석 어플리케이션 및 확장 가능한 자동화를 구축할 수 있게 지원하는 엔드 투 엔드 (end to end) 플랫폼입니다.
SmartWorks Analytics를 사용하고 이에 대한 사용자 계정 및 실행 프로필이 있는 경우 프로젝트 워크플로우에서 직접 SmartWorks Analytics 에 모델을 업로드 할 수 있습니다.
3. XAI 노드의 의사결정트리
의사결정트리가 Explainable AI 노드에 추가되었습니다.
왼쪽 프레임에서 파라미터들을 지정하고 , 오른쪽에서 트리구조를 확인할 수 있습니다. 기본 의사결정나무 모델 노드와 동일하게 의사결정트리 구조를 탐색하고 재구성할 수 있습니다.
4. 스코어링 노드의 단일화
모든 기본 모델 및 시계열 예측 모델 , GLM, XGB 모델 등에 적용 가능한 스코어링 노드의 통합으로 워크플로우 구축 프로세스와 복잡했던 팔레트의 구성을 단순화했습니다.
5. R / Python과의 유연한 통합
ActivePython®이 Keras Deep Learning, Keras Forecasting, ARIMA Forecasting, Novelty & Outlier 노드에 사용됩니다.
GLM, XGB, AutoFeature Engineering 등의 기능에 더 이상 Docker가 필요하지 않습니다.
Python 코드 노드 및 R 코드 노드 사용에 있어 각 실행 환경을 사용자가 지정할 수 있게 되어 여러 버전을 사용하고 있는 사용자가 특정 버전을 지정하여 날리지스튜디오에서 사용할 수 있습니다.
기타
• 엑셀파일에서 다중 시트 불러오기가 가능합니다.
• 상관관계 탭에 Binning 옵션이 추가 되어 계산 성능이 향상되었습니다.
• 데이터셋 , Stratege Tree 및 최적화에서 다양한 집계 함수를 추가 제공합니다.
• 앙상블 모델 (Random Forest, Bagging, Boosting)에서 변수 중요도를 산출할 수 있습니다.
• Explainable AI 노드의 결과에 의사결정트리가 추가되고 SHAP 탭이 개선되었습니다.
• Apache Spark 용 날리지 스튜디오에 데스크탑 문서 및 HTML 보고서 노드가 활성화 되었습니다.
제품의 새 버전에 대한 소프트웨어와 문서는 Altair Connect에서 이용하실 수 있습니다. Altair Connect 다운로드 섹션에서 Data Analytics Products를 확인하세요.
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