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產品新知

2020.12.29

RapidMiner

RapidMiner的平台整合各製程階段的IIOT數據,打破過去分製程階段進行的品管分析,整合製造鏈上的所有資訊。另外RapidMiner演算法也可協助改善因為不同製程知識落差,而造成的整體分析困難。想知道更多應用,點擊閱讀原廠文章。

2020.12.29

RapidMiner

資料科學已成為數位轉型中不可或缺的一個環節,然而人才並不是那麼快就能補齊,這也間接地促使各種技術不斷推陳出新。像本文提到的自動建模技術,除了雲端三大巨頭Google, Amazon, Azure皆有提供外,也不乏其他商用或開源的工具像是DataRobot, RapidMiner, AutoKeras, Auto-Sklearn都有提供相應的工具套件。

2020.12.29

Stata

近年來,社會科學中統計或機器學習演算法的使用有所增加,隨機森林 (Breiman, 2001, Machine Learning 45: 5–32) 是一種用於預測的統計或機器學習演算法;隨機森林容易適應資料的非線性,因此與線性迴歸相比有更好的預測,更具體地說,像隨機森林這樣的集成學習演算法非常適合中型到大型資料集。

2020.12.29

Stata

兩個相關變數之間的關係可能遠比簡單迴歸所描述的還要複雜許多。兩種常見用於解釋兩變數之間因果關係的觀點分別是中介效果(mediation effect)與修飾效果(moderation effect)。

2020.12.29

Mathematica

Wolfram Language 12.2總共有228個全新功能、以及數百種更新和增強功能,擴充了Wolfram語言與Mathematica在核心語言、數學計算、數學函數、偏微分方程式、空間統計、視覺化圖形、地圖、幾何計算、視訊處理、音訊與影像處理、機器學習與神經網路、生物分子序列…等眾多領域的最新研發突破,為所有Wolfram語言與Mathematica使用者提供了全新的功能和效用。

2020.11.30

RapidMiner

資料庫內處理( In-Database Processing)是指將資料前處裡或資料準備工作利用SQL語法交由商用資料庫進行。其相對的概念就是將原始資料從資料庫中複製到個人的工作電腦上,然後再用個人電腦的資源進行資料處理。將資料處理的工作交給資料庫伺服器進行可避免因個人電腦配備不足而造成處理速度低落,也可…

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