Lynx Analytics는 완벽한 그래프 데이터 과학 플랫폼 인 LynxKite를 오픈 소싱하고 있습니다.

LynxKite의 정의, 출처 및 데이터 과학 프로젝트에 도움이 될 수있는 방법에 대한 간략한 요약을 보려면이 기사를 확인하십시오.

싱가포르 기반 Lynx Analytics는 그래프 기반 통찰력을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 선구자입니다. 우리의 국제 고객은 대형 통신사부터 은행, 운송 기관 및 정부에 이르기까지 다양합니다. 우리의 프로젝트는 그래프 기반 고급 데이터 매핑인구 통계 학적 추정, 고객 만족도 모니터링, 사기 탐지광섬유 네트워크 및 ATM 위치 최적화 IoT 분석. 이 모든 프로젝트의 공통 성분은 그래프 분석: 관계 데이터에서 사용 가능한 추가 정보를 사용하여 항상 최신 기술을 능가합니다.

Lynx의 성공의 중요한 원천 중 하나는 살 x이. 이 회사는 곧 효율적이고 상호 작용 적이며 생산 가능한 그래프 마이닝을위한 도구가 매우 드물다는 것을 깨달았고 2014 년 부다페스트에서 이러한 플랫폼을 처음부터 구축하기 위해 전담 R & D 팀을 만들었습니다. LynxKite는 고객 프로젝트 팀과 함께 개발되었습니다. 우리는 항상 데이터 과학자를 더 효율적으로 만들고, 그래프 모델을 더 강력하게, 생산 작업을 더 원활하게하고 궁극적으로 고객을 더 행복하게 만들기 위해 노력했습니다.

XNUMX 년 거의 16000 커밋 나중에 오늘이 툴을 발표하게 된 것을 매우 자랑스럽게 생각합니다. 오픈 소스 더 넓은 공동체의 손에. 우리는 LynxKite가 전 세계의 데이터 과학자들에게 중요한 도구가 될 수 있다고 확신하며 자주 무시되는 그래프 방법의 채택을 촉진 할 것입니다.

LynxKite는 정확히 무엇이며 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

LynxKite는 그래프 데이터 과학 플랫폼입니다. 예를 들어 RapidMiner, SPSS Modeler 또는 Knime이 테이블 형식 데이터와 같은 네트워크 데이터입니다.

LynxKite는 아직 다른 그래프 데이터베이스가 아닙니다. 그래프 데이터를 저장하고 제공하는 것이 아니라 통찰력을 채굴하고 그 위에 모델을 구축하는 것입니다. 기존 그래프 데이터베이스 배포를 보완하거나 기존 데이터 소스의 정보를 그래프로 변환 할 수 있습니다.

LynxKite를 사용하면 다음을 수행 할 수 있습니다.

다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다 (최대 테라 바이트). 기존 데이터 소스 (CSV, JSON, ORC, Parquet 파일 – 로컬 또는 Hadoop, JDBC, Hive 등) 또는 Neo4j와 같은 그래프 DB에서 직접 작업하십시오.
데이터를 쉽게 그래프로 변환하십시오.
그래프 신경망 작업을 포함하여 대규모 그래프 작업 라이브러리의 알고리즘을 사용하십시오.
복잡한 데이터 처리 파이프 라인을 결합하여 그래프 작업, 기존 데이터 분석 작업 및 기계 학습을 결합 할 수 있습니다.
계산의 모든 단계 또는 단계에서 그래프를 발견하고 알고리즘 결과를 대화식으로 해석하여 다양한 접근 방식과 튜닝 매개 변수를 쉽게 실험 해보십시오.
강력한 Python 통합 (코드 임베딩, Python API, 코드 생성)을 통해 친숙한 GUI와 선택적 코딩의 이점을 완벽하게 결합합니다.
기술 인력이 적은 고급 그래프 모델을 사용할 수있는 고유 한 마법사를 만들어 조직에서 채택을 가속화하십시오.

LynxKite는 추상적이고 일반적인 도구이며 그래프 분석과 관련된 모든 작업에 적합합니다. 그러나 이것은 위에서 설명한 것처럼 그것이 무엇을 하는지를 정의하는 것입니다. 따라서 위의 요점에 약간의 생명력을 불어 넣으려면 LynxKite의 살짝 엿보기로 마무리하십시오!

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