SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

Man looking at SAS Viya Data Mining and Machine Learning on desktop monitor

 

 

 

SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

大幅なパフォーマンス向上。
革新的なアルゴリズム。
単一の統合インメモリ環境。

直感的に操作できるプログラミング環境。革新的なアルゴリズム。高速なインメモリ処理。SAS Visual Data Mining and Machine Learningは、データのサイズ、データ多様性、分析の深さの制約、処理能力のボトルネックなどに伴う障壁を取り除きます。その結果、生産性が飛躍的に高まり、より迅速に、より深い洞察を獲得できます。

Visual Data Mining and Machine Learning screenshot of decision tree results with tasks and utilities dropdown menu and options pane shown on desktop monitor
Visual Data Mining and Machine Learning screenshot of decision tree results with tasks and utilities dropdown menu and options pane shown on desktop monitor

 

 

複雑なアナリティクス課題をより短時間で解決

このソリューションでは、SASの新しいインメモリ・プラットフォームであるSAS® Viya™上で予測モデリングと機械学習を実行し、画期的なパフォーマンスを得ることができます。データがインメモリに保持されるため、反復的な分析を行う場合でもデータロードを繰り返す必要はありません。複数のユーザーがコラボレーションに簡単に参加して、同じ生データを探索したり、モデル構築を同時に行ったりすることが可能です。分析モデリングの処理時間は数時間ではなく数秒または数分にまで短縮されるため、難しい課題の解決策も、より短時間で発見できます。

 

Visual Data Mining and Machine Learning showing Python ROC plot on desktop monitor
Visual Data Mining and Machine Learning showing Python ROC plot on desktop monitor

 

 

強力なSASのアナリティクスにオープン・プラットフォームからアクセス

SASコードを知らなくても、問題ありません。オープンソースのプログラミング・スキルがあれば、SASの高度なアナリティクスをご活用いただけます。Pythonノートブック、Javaクライアント、Luaスクリプティング・インターフェイスのどれを使う場合でも、統制の行き届いた世界最高水準の環境で、好みの言語を用いてSASのアナリティクスを呼び出すことができます。また、REST APIを通じて、SASのアナリティクスのパワーをカスタム・アプリケーションに追加することも可能です。

Visual Data Mining and Machine Learning screenshot of autotune options and utilities pane shown on desktop monitor
Viya Data Mining and Machine Learning screenshot of autotune options and utilities pane shown on desktop monitor

 

 

複数のアプローチを速やかに探索し、最適な解決策を発見

分散型の分析エンジンが実現する優れたパフォーマンスと、機械学習パイプライン向けに豊富に用意された構成要素を駆使し、複数のシナリオを迅速かつ容易に探索および比較することができます。自動チューニング機能により、複数のシナリオを統合環境でテストして最もパフォーマンスの高いモデルを見つけ、精度の高い答えを得ることができます。

Viya Data Mining and Machine Learning screenshot of gradient boosting code with tasks and utilities pane and options menu pane shown on desktop monitor
Data Mining and Machine Learning Gradient Boosting Code with Tasks and Utilities Pane and Options Menu Pane

 

 

データ・サイエンティストの生産性が飛躍的に向上

単一の統合インメモリ環境を活用することで、データ・サイエンティストやその他の分析担当者の生産性が飛躍的に高まります。データのアクセスと準備から、探索的分析の実行、機械学習モデルの構築と比較、予測モデル導入用スコアコードの作成まで、あらゆる作業をかつてないほど迅速に行うことができます。 

 

 

 

Viya Data Mining and Machine Learning screenshot of factorization machine output with tasks and utilities dropdown menu and data preparation pane shown on desktop monitor
Viya Data Mining and Machine Learning screenshot of factorization machine output with tasks and utilities dropdown menu and data preparation pane shown on desktop monitor

 

 

一般的な機械学習タスクに適したグラフィカルなインターフェイス

Webベースのプログラミング環境には直感的に操作できるグラフィカルなインターフェイスが含まれており、一般的な機械学習タスクを容易に設定することができ、バッチ実行や自動化で利用できるSASコードが自動生成されます。この環境ではデータソースやコード・スニペットを共有できるため、ユーザー間のコラボレーションも向上します。

Visual Data Mining and Machine Learning screenshot closeup of autotune options for neural net

 

特長

  • Webベースの柔軟なプログラミング環境:データの準備からモデルの構築、評価、スコアリングまで、機械学習の最も一般的なステップに対応した対話操作型かつWebベースのインターフェイスを備えています。
  • 拡張性の高いインメモリ分析処理:このアナリティクス処理エンジンは、マルチパスのアナリティクス計算処理に最適化されており、メモリ内のデータへの同時アクセスを可能にする安全なマルチユーザー環境を提供します。
  • 強力なデータ操作とデータ管理:データのアクセス、テーブルの結合、データの部分抽出やフィルタリング、機械学習プロジェクトで使う最終テーブルの作成などを、同じ分散インメモリ環境で効率的に行えます。
  • データ探索、特徴エンジニアリング、次元削減:記述統計と強力でグラフィカルなプログラミング環境により、データ自体の問題の発見・是正、潜在的な予測変数の速やかな特定、大規模なデータセットの次元削減のほか、元データから新たな特徴を作成する作業も容易に行えます。
  • オープン・プラットフォーム:オープンAPIにより、SASでコードを作成しなくても、幅広いプログラミング言語でSASのアナリティクスを呼び出すことができます。また、SAS Viya REST APIを通じて、SASのアナリティクスをカスタム・アプリケーションに追加することもできます。
  • 統計、データマイニング、機械学習に関する最先端の手法を搭載:このソリューションは、教師なし学習と教師あり学習の強力な各種アルゴリズム(例:クラスタリング、主成分分析、線形/非線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラル・ネットワーク、ファクタライゼーション・マシン、サポート・ベクター・マシン)を標準装備しています。
  • 自動チューニング:強力な最適化エンジンを搭載しており、数百ものモデル・パラメータをチューニングして極めて正確な結果を導き出すことができます。
  • 統合テキスト分析:テキストの前処理、自然言語処理、トピック検出などの強力な機能を含む、統合テキスト分析機能を搭載しています。
  • モデルの評価とスコアリング:標準化されたテストを用いて複数のモデリング・アプローチのテストを1回の実行で行い、複数の教師あり学習アルゴリズムの結果を比較するという方法で、速やかにチャンピオン・モデルを特定できます。

デモ

Back to Top