SAS Visual Data Mining and Machine Learning

SAS Visual Data Mining and Machine Learning позволяет реализовать все этапы преобразования необработанных данных в полезную информацию с помощью интегрированного интуитивно понятного интерфейса. Благодаря этому решению аналитики теперь могут гораздо быстрее получать доступ к данным и проводить их подготовку, формировать признаки, выполнять разведочный анализ данных, создавать и сравнивать модели машинного обучения, а также создавать скоринговый код для внедрения предиктивных моделей.

Другие продукты SAS

SAS Visual Statistics SAS Visual Analytics SAS Enterprise Miner SAS Credit Scoring SAS Customer Intelligence SAS Revenue Optimization

Возможности SAS Visual Data Mining and Machine Learning

Оперативное решение сложных аналитических задач

Время обработки аналитических моделей уменьшится с нескольких часов до нескольких минут или даже секунд, т.к. данные размещаются в оперативной памяти. SAS Visual Data Mining and Machine Learning позволяет множеству пользователей с легкостью работать вместе: изучать одни и те же необработанные данные и создавать модели одновременно.

Поддержка всех популярных языков программирования

SAS Visual Data Mining and Machine Learning поддерживает обращения посредством языков Python, Java, R и Lua. А общедоступные REST API позволяют пользоваться возможностями SAS в Ваших приложениях.

Современные методы статистики, интеллектуального анализа данных и машинного обучения

Решение поддерживает алгоритмы обучения с учителем и без. Например: кластеризация, анализ главных компонентов, линейная и нелинейная регрессия, логистическая регрессия, деревья принятия решений, случайные леса, градиентный бустинг, нейронные сети, методы факторизации (в том числе тензорной) и метод опорных векторов.

Оперативное сравнение различных сценариев анализа и тестирование моделей

Высокая производительность распределенного аналитического ядра и функциональные компоненты помогают быстро и легко изучать и сравнивать несколько сценариев. Автоматизированная настройка моделей позволяет тестировать различные сценарии в интегрированной среде, выявлять наиболее результативные модели и находить точные ответы.

Повышение эффективности работы специалистов по данным

SAS Visual Data Mining and Machine Learning повышает производительность труда специалистов по данным благодаря единой, интегрированной среде для вычислений в оперативной памяти. Они смогут обрабатывать данные и проводить исследовательский анализ, создавать и сравнивать модели машинного обучения, коды оценки для реализации прогнозных моделей.

Гибкие графические и программные интерфейсы

Визуальные и программные веб-интерфейсы — интуитивно понятная среда для простой настройки стандартных этапов машинного обучения. Вы сможете писать код для проектов не только на языке SAS, но и на Python, R, Java и Lua. Служебные компоненты генерируют код SAS для дальнейшего редактирования и автоматизации. Также Вы сможете создавать комплексные алгоритмы машинного обучения простым перетаскиванием элементов в графическом интерфейсе без программирования.

Преимущества SAS Visual Data Mining and Machine Learning:

Гибкая среда программирования с веб-интерфейсами для машинного обучения — от подготовки данных до создания, проверки и оценки модели
Безопасная многопользовательская среда с поддержкой одновременного доступа к данным в оперативной памяти
Благодаря встроенным механизмам отказоустойчивости и управления памятью, процессы всегда завершаются
Автоматическая интеллектуальная настройка конфигурации моделей
Поддержка нескольких механизмов оценки моделей, в том числе разделение с проверкой и встроенный механизм перекрестной проверки
Анализ текстов, средства предварительной обработки текстов, обработка естественных языков, обнаружение тем и т.д.

Остались вопросы?

Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

Нажимая кнопку «Отправить» я подтверждаю, что ознакомлен(а) с действующей Политикой и даю свое согласие на обработку персональных данных. Защита от спама reCAPTCHA — Конфиденциальность и Условия использования.