Il Predictive Model Markup Language (PMML) è un linguaggio basato su XML che consente ai data miner e agli statistici di definire modelli predittivi e di condividerli tra diverse applicazioni e piattaforme. Il PMML consente ai data scientist di generare modelli utilizzando il loro strumento preferito e di condividerli con il resto dell'organizzazione.
PMML consente ai data scientist di creare rapidamente modelli predittivi e di condividerli con il resto dell'organizzazione. Inoltre, consente di trasferire i modelli tra applicazioni, piattaforme e linguaggi di programmazione diversi. Ciò aiuta le organizzazioni a ridurre i costi, migliorare la produttività e garantire l'accuratezza dei dati.
Il PMML è strutturato in quattro parti principali: il Dizionario dei dati, il Dizionario delle trasformazioni, la Definizione del modello e i Parametri del modello. Il Dizionario dei dati definisce i dati utilizzati nel modello, compresi il nome, il tipo di dati e l'intervallo. Il Dizionario delle trasformazioni definisce le trasformazioni che vengono effettuate sui dati prima che vengano utilizzati nel modello. La Definizione del modello delinea la struttura del modello e i Parametri del modello definiscono i parametri specifici utilizzati nel modello.
Esistono molti strumenti per creare, modificare e convalidare i modelli PMML. Questi strumenti includono pacchetti software open source e commerciali, nonché servizi online.
Il PMML è utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni, tra cui il processo decisionale automatizzato, l'analisi di marketing, il rilevamento delle frodi, la segmentazione dei clienti e la manutenzione predittiva.
PMML è uno standard aperto supportato da molti fornitori e organizzazioni. Lo standard è mantenuto dal Data Mining Group (DMG), un'organizzazione di professionisti del data mining.
Quando si implementa PMML, è importante assicurarsi che i dati utilizzati nel modello siano accurati e aggiornati. È inoltre importante garantire che le trasformazioni definite nel modello siano adeguate ai dati.
La principale limitazione del PMML è che è in grado solo di definire modelli predittivi e non di generarli. Ciò significa che i data scientist devono utilizzare i propri strumenti e le proprie tecniche per generare i modelli.
Il Predictive Model Markup Language (PMML) è un linguaggio basato su XML che offre a data miner e statistici la possibilità di definire modelli predittivi e di condividerli tra diverse applicazioni e piattaforme. Il PMML consente ai data scientist di costruire rapidamente modelli predittivi e di condividerli con il resto dell'organizzazione, riducendo i costi, migliorando la produttività e garantendo l'accuratezza dei dati.
PMML è uno standard di data mining che fornisce un modo per rendere portabili i modelli di data mining su piattaforme e applicazioni software diverse. PMML è un formato basato su XML che consente lo scambio di modelli di data mining tra sistemi diversi. PMML è supportato da diverse applicazioni software di data mining e machine learning, tra cui R, SAS, SPSS e RapidMiner.
PMML è il Predictive Model Markup Language, sviluppato dal Data Mining Group (DMG) e utilizzato per rappresentare modelli statistici e di data mining.
PFA è il Portable Format for Analytics, uno standard aperto per la rappresentazione di modelli analitici sviluppato dal Data Mining Group.
ONNX è l'Open Neural Network Exchange, un formato per la rappresentazione di modelli di deep learning sviluppato da Facebook e Microsoft.
Non esiste un metodo definitivo per creare un file PMML. Tuttavia, alcuni metodi comuni includono l'uso di uno strumento di data mining, come SAS Enterprise Miner, per esportare un file PMML, o l'uso di un'applicazione abilitata per PMML, come R, per generare un file PMML.
La distribuzione di un modello PMML prevede alcune fasi:
1. Esportazione del modello PMML dall'ambiente di sviluppo: Questa operazione può essere eseguita con diversi strumenti, a seconda dell'ambiente di sviluppo utilizzato. Ad esempio, in R si può usare il pacchetto pmml per esportare un modello PMML.
2. Ospitare il modello PMML: Il modello PMML può essere ospitato su un server, ad esempio un server Apache Tomcat.
3. Creare un'API di predizione: L'API di predizione consentirà agli utenti di inviare dati al modello PMML ospitato e di ricevere previsioni in cambio. Questo può essere fatto utilizzando uno strumento come PredictionIO.
4. Testare l'API di predizione: Una volta che l'API di predizione è attiva e funzionante, è importante testarla per assicurarsi che funzioni come previsto. Questo può essere fatto usando uno strumento come Postman.
Lo standard PMML è un formato basato su XML per la rappresentazione di modelli predittivi che possono essere utilizzati da diverse applicazioni e sistemi. Il PMML è supportato da numerosi fornitori e organizzazioni ed è un formato ampiamente utilizzato per la modellazione predittiva.