ワンストップで分析業務をサポート

KNIMEはデータ分析だけでなく、データの前処理（抽出や加工）や可視化までを１つのプラットフォームで実現します。

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プログラムの知識がなくても分析ワークフローを作成可能

KNIMEでは、予め用意されたサンプルワークフローや2,000を超えるノードを組み合わせるだけで、簡単に分析ワークフローを作成できます。

また、化学構造データの取り扱いの他、RやPythonで作成したモジュールをそのまま組み込むことも可能です。

・化合物の物性値プロファイリング分析

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・ディープラーニング（U-net）を用いた細胞セグメンテーション分析

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ガイドに従うだけで予測モデルを簡単に構築

ディープラーニングやXGBoostなどの、高度なアルゴリズムを使用して予測モデルを構築することができます。また、予測モデルを自動的に作成するWebアプリケーションも作成可能です。



「機械学習自動化パッケージ」では、Webブラウザ上から画面のガイドにしたがって設定するだけで、誰でも手軽に予測モデルを作成できます。

knime_guide



 

簡単ステップで、下図のような化合物の物性・活性値を予測する機械学習モデルも作成できます。

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稼働環境

■KNIME Analytics Platform

  • OS： 

- Windows10 （64bit）

- RHEL/CentOS  6.7以上 および 7.x 以上

- Mac OSX 10.13 以上

  • CPU：8コア 以上推奨 
  • メモリ：16GB 以上推奨 
  • ディスクスペース：SSD推奨 



■KNIME Server

  • ・OS：

- Windows Server 2016 以降

- RHEL/CentOS 6.7 以降

- Ubuntu 16.04 LTS 以降 

  • CPU：8コア 以上推奨  
  • メモリ：16GB 以上推奨  
  • ディスクスペース：80GB(OS)＋200GB 以上推奨 

 

※KNIME Analytics Platform / Server 共に推奨以下でも動作はいたしますが、処理速度など動作に影響がある場合がございます。