SAS Visual Data Mining & Machine Learning
это интегрированное решение для совместной работы, предназначенное для легкого решения сложных аналитических задач. Оно предлагает API для автоматизированного моделирования, позволяющий всем сотрудникам вашей организации работать в единой интегрированной среде, начиная с управления данными и заканчивая разработкой и развертыванием моделей.
Ключевые особенности:
Автоматизированная аналитика:
Автоматизированная генерация выводов:
SAS Visual Data Mining & Machine Learning автоматически генерирует выводы, помогая вам определить общие переменные для всех моделей, наиболее важные переменные, выбранные для всех моделей, и результаты оценки для всех моделей. Возможности генерации на естественном языке позволяют создавать резюме проектов на простом языке, что облегчает интерпретацию отчетов.
Среда совместной работы:
Члены команды могут добавлять примечания к проектам в отчеты о проницательности, что повышает эффективность общения и сотрудничества.
Расширение возможностей пользователей с помощью языковых опций:
Встраивание кода с открытым исходным кодом:
Если вы не знаете кода SAS, вы все равно можете использовать открытый код в своем анализе, вызывать алгоритмы с открытым кодом в конвейере и получать доступ к этим моделям из общего репозитория. Это способствует сотрудничеству, поскольку пользователи могут работать на своем языке.
Интеграция с Python:
Используйте SAS Deep Learning with Python (DLPy), пакет с открытым исходным кодом на GitHub, для использования Python в блокнотах Jupyter. DLPy предлагает высокоуровневые API для функций глубокого обучения, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, прогнозирование и обработку речи. Он также поддерживает Open Neural Network Exchange (ONNX) для легкого перемещения моделей между фреймворками.
Эффективная оптимизация решений:
Массивная параллельная обработка:
SAS Visual Data Mining & Machine Learning обеспечивает превосходную производительность за счет массивной параллельной обработки. Он предлагает многофункциональные строительные блоки для конвейеров машинного обучения, позволяя быстро изучать и сравнивать различные подходы.
Алгоритмы машинного обучения:
Инструмент предоставляет разнообразные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, случайные леса, градиентное усиление, нейронные сети, машины векторов поддержки и машины факторизации. Вы можете быстро найти оптимальные параметры для этих алгоритмов, выбрав свои предпочтения. Сложные оптимизационные процедуры локального поиска эффективно настраивают модели.
Неструктурированные и структурированные данные:
Интегрированные программы машинного обучения позволяют объединять неструктурированные и структурированные данные, извлекая ценные сведения из различных типов данных.
Воспроизводимость:
На каждом этапе жизненного цикла аналитики обеспечивается воспроизводимость, что позволяет получать достоверные ответы и выводы.
Повышение продуктивности аналитической команды:
Среда совместной работы:
Специалисты по изучению данных, бизнес-аналитики и аналитики работают в единой среде совместной работы, поддерживающей весь цикл машинного обучения. Пользователи могут получить доступ к данным, подготовить их, провести исследовательский анализ, построить и сравнить модели машинного обучения, создать код оценки прогнозных моделей и развернуть модели одним щелчком мыши.
Сокращение времени ожидания между данными и решениями:
Удобные для бизнеса аннотации:
Решение предоставляет удобные для бизнеса аннотации в каждом узле, описывающие выполняемые методы и предлагающие информацию о методах, результатах и интерпретации.
Интерпретация моделей с помощью простого языка:
Отчеты об интерпретируемости:
Стандартные отчеты об интерпретируемости доступны во всех узлах моделирования, включая LIME, ICE, Kernel SHAP, тепловые карты PD и другие, с пояснениями на простом языке, создаваемыми с помощью генерации естественного языка.
Бесплатная пробная версия:
Пользователям доступна бесплатная 14-дневная пробная версия SAS Viya, которая включает в себя SAS Visual Data Mining & Machine Learning и возможности для всего жизненного цикла аналитики, чтобы изучить возможности инструмента.
Примеры использования:
SAS Visual Data Mining & Machine Learning идеально подходит для организаций, стремящихся упростить и оптимизировать сложные аналитические процессы. С его помощью команды аналитиков могут эффективно сотрудничать, генерировать автоматизированные выводы и находить оптимальные решения с помощью различных алгоритмов машинного обучения.
