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什麼是Altair ® Knowledge Studio ®
Knowledge Studio 是一個先進的機器學習、數據科學和預測分析平台，以其行業領先的專利決策樹、策略樹以及工作流和嚮導驅動的圖形用戶界面而聞名。
憑藉先進的預測建模功能，Knowledge Studio 為數據挖掘週期的所有階段提供全面的預測分析，在模型開發和部署方面功能尤其強大。
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為什麼選擇Knowledge Studio
Knowledge Studio 的獨特之處在於它的通用性和效率。它的高性能可視化環境為用戶提供了直觀的工作流和嚮導驅動的圖形用戶界面，幫助用戶在無編碼的情況下建立有效的模型。
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可運用於哪些業務場景
Knowledge Studio可應用於眾多行業和部門，比如風險控制、欺詐、市場營銷、銷售預測、CRM分析，以及工程技術方面的應用，比如預測性維護，異常檢測，剩餘壽命預測等等。
業務分析師和數據分析師可以通過可配置的設置訪問更複雜的功能，以便對高級模型參數進行微調，以適應任何復雜性的模型。
Knowledge Studio 新功能一覽
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Data Import
數據導入
- 文本文件導入支持識別小數點分隔符和分組分隔符符號；
- 文本文件導出支持指定小數點分隔符符號。
為什麼這個新功能很重要？
這些改進消除了對使用不同區域格式數字數據的用戶的限制。
0 2
Predictive Models
預測性模型
用戶現在可以將AutoML（自動機器學習）節點從一個工作流複製到另一個工作流。生成的節點將繼承原始AutoML節點的所有參數設置。
為什麼這個新功能很重要？
這個更新使得從現有的AutoML 模型基礎上創建一個更精確的或改良的新模型變得很容易，而無需從頭開始輸入所有節點設置。
AutoML節點嚮導比其他節點有更多的設置，這一改進將為我們的客戶端在修改現有的AutoML工作流時節省大量時間。
0 3
Model Evaluation
模型評估
模型驗證節點現在適用於XGBoost和GLM模型節點。
為什麼這個新功能很重要？
一個適用於所有模型類型(包括XGBoost和GLM)的模型驗證節點，確保了無論什麼模型類型，在對其執行模型驗證任務時，可以帶給用戶無縫且一致的體驗。
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Model Deployment
模型部署
- XGBoost模型的評分嚮導包括一個新頁面，用於指定評分字段的名稱和預測值概率的截點；
- 評分節點現在適用於Keras預測模型，對新的數據集產生預測。
為什麼這個新功能很重要？
- 使得XGBoost模型的評分與其他模型類型的評分一致，允許任意目標數據集字段名，並提供解釋概率的選項。
- 一個適用於包括Keras預測模型在內的所有模型評分節點，確保了無論什麼模型類型，在對其執行模型評分任務時，都可以帶給用戶無縫和一致的體驗。
05
Integration with R
整合R語言
用戶現在可以在生存分析節點嚮導中指定R可執行文件的路徑。
為什麼這個新功能很重要？
與Python Code節點和R Code節點一樣，當運行生存分析模型時，用戶現在可以靈活地使用當前安裝的任何版本的R。
06
New Platform Support
支持新平台
Knowledge Studio現在支持Windows 11和Windows Server 2022。
為什麼這個新功能很重要？
Knowledge Seeker和Knowledge Studio已經在最新版本的Windows操作系統上獲得了認證。用戶可以升級自己的系統，並對操作系統的兼容性有信心。
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關於 Altair澳汰爾
Altair（納斯達克股票代碼：ALTR）是一家全球技術公司，在模擬、高性能計算(HPC) 和人工智能(AI) 等領域提供軟體和雲解決方案。Altair 能使跨越廣泛行業的企業們在連接的世界中更高效地競爭，並創造更可持續的未來。
公司總部位於美國密西根州，服務於12000多家全球企業，應用行業包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。
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