RapidMiner AI-Hub運用編/AI-Hub活用編
難易度
☆★★★
RapidMiner AI-Hubの各機能の紹介・使い方の解説コースです。機械学習モデルの展開・運用をこれから始める、より円滑に行いたいなど、モデルの運用を課題としてお持ちの方向けとなっております。活用編もご用意しております。
対象者
機械学習プロジェクトのマネージャー・推進者 におススメ
所要時間
約200分
習得内容
RapidMiner AI-Hubの概要・操作方法を理解する
効果的な運用方法について学習する
コース内容
AI-Hub運用編/全7章 約200分
| 第1章 | RapidMiner AI-Hubの全体像／RapidMiner AI-Hubを導入する意義とは／RapidMiner AI-Hubの機能／Studio無償ユーザーと有償ユーザーの違い／RapidMiner AI Hubのインストール |
|---|---|
| 第2章 | ユーザー登録と権限設定／権限設定／ユーザー登録／セキュリティ |
| 第3章 | Dashboardの作成／AI Hub Dashboard の概要／Dashboard（RapidMiner v9.7 以降の場合）／Web App（RapidMiner v9.6 以前の場合） |
| 第4章 | Python連携／Server Repositoryのデータソースを読み込み／Server Repositoryのプロセス実行／Server Repositoryにpandas data frame を書き込み／Jupyter lab／生成したデータをGrafanaで表示 |
| 第5章 | ローカルデータのアップロードと可視化／ローカルデータのアップロード／可視化 |
| 第6章 | データの読み込み／変数選択、モデル選択／モデル評価、結果の解釈／Deployment |
| 第7章 | Real Time Scoring（RTS）／Real Time Scoring (RTS) Agentの概要／RTS Agentのセットアップ／RTS Agentにプロセスの追加 |
AI-Hub運用編/全7章 資料のみ
| 第1章 | RapidMiner AI-Hubとは |
|---|---|
| 第2章 | プロジェクト作成 |
| 第3章 | RapidMiner Notebookの活⽤ |
| 第4章 | APIエンドポイントの⽣成 |
| 第5章 | ダッシュボード作成 |
