
Elismerések ·
A RapidMiner 2025‑ös elismerései
A G2 felhasználói értékelései alapján, Enterprise kategóriában, 2025 tél.
Machine Learning – RapidMiner
RapidMiner alapú modellezéssel segítünk feltárni az adatok mintázatait, és értékelhető előrejelzéseket készíteni konkrét üzleti kérdésekre.

01 /
Az előrejelzést vagy osztályozást a tényleges döntési feladathoz igazítjuk. Ilyen feladat lehet az értékesítési tervezés, az ügyfélmegtartás, a kockázatelemzés vagy a folyamatok optimalizálása.
02 /
Megvizsgáljuk az adatok minőségét és alkalmasságát, majd felépítjük és teszteljük a modelleket. Az eredményeket előre rögzített mérőszámokkal és az üzleti felhasználás szempontjai szerint értékeljük.
03 /
Az elfogadott modellt a döntéstámogatási folyamatba kapcsoljuk. A teljesítmény követése segít felismerni, ha az adatok vagy az üzleti környezet változása miatt felülvizsgálat szükséges.

A megközelítésünk
A gépi tanulási projektet a megválaszolandó üzleti kérdéssel és a rendelkezésre álló adatok vizsgálatával kezdjük. A RapidMiner alapú megvalósítás során külön figyelmet adunk az előkészítésnek és a modellek összehasonlítható értékelésének. Csak a tesztelési eredmények és a felhasználási korlátok ismeretében tervezzük meg az üzleti bevezetést.
A közös munka menete
Meghatározzuk, milyen előrejelzés vagy döntéstámogatás szükséges. Felmérjük az elérhető adatokat és a modell eredményességének mérési módját.
Tisztítjuk és feldolgozható formába rendezzük az adatokat. Elkészítjük a feladathoz illeszkedő modelleket és azok összehasonlítását.
A modelleket elkülönített tesztadatokon és üzleti szempontok szerint értékeljük. Rögzítjük a pontossági korlátokat és az alkalmazás feltételeit.
Az elfogadott modellt beillesztjük a kijelölt folyamatba. Követjük az eredményeket és meghatározzuk a későbbi felülvizsgálat rendjét.

Elismerések ·
A G2 felhasználói értékelései alapján, Enterprise kategóriában, 2025 tél.