Mit Nyoka hat die Software AG eine Open-Source-Bibliothek für Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Predictive Analytics vorgestellt. Sie ist für den Einsatz durch Datenwissenschaftler konzipiert.
Nyoka ermöglicht es Data Scientists, KI-, ML- und Predictive-Analytics-Modelle in den Industriestandard PMML („Predictive Model Markup Language“) zu transformieren. Dabei handelt es sich um ein XML-basiertes Format zum Austausch von Prognosemodellen, das vor allem in den Bereichen Statistik und Data Mining zum Einsatz kommt. Nyoka selbst ist eine Python-Bibliothek. Neben umfassender Unterstützung des neuesten PMML-Standards bietet sie Erweiterungen für Datenvorverarbeitung, Skriptausführung und tiefe neuronale Netze. Die Bibliothek ist zudem Teil der Zementis-Predictive-Analytics-Plattform der Software AG.
Zeitsparende Abläufe
Eine Vielzahl an Klassen und Funktionen sollen Datenwissenschaftlern die Arbeit erleichtern. So lässt sich beispielsweise eine PMML-Datei für ein Random-Forest-Modell auf Basis eines vorhandenen Scikit-Learn-Objekts erstellen. „Nyoka optimiert die Arbeit von Datenwissenschaftlern und vereinfacht die Implementierung von Machine-Learning-Modellen, sodass ihnen mehr Zeit bleibt, neue Modelle mit höherer Wertschöpfung zu entwickeln“, erklärt Dr. Michael Zeller, Senior Vice President AI Strategy & Innovation der Software AG. Im Lieferumfang sind zusätzlich eine umfangreiche HTML-Dokumentation sowie Jupyter-Notebook-Tutorials enthalten. Letztere zeigen, wie Nyoka den Einsatz von PMML als Transportdateiformate für Data-Science-Modelle unterstützt.
Die Bibliothek ist ab sofort auf Github verfügbar und mit Python 3.5+ kompatibel.
