SAS^® Visual Data Mining and Machine Learning

Machine learning & deep learning

SAS Visual Data Mining y Machine Learning

Resuelva los problemas analíticos más complejos con una única solución integrada y colaborativa, con su propia API de modelado automatizado.

SAS es líder en The Forrester Wave^™: análisis predictivo multimodal y machine learning, tercer trimestre de 2020

Permita que todos trabajen en el mismo entorno integrado, desde la gestión de datos hasta el desarrollo y la implementación de modelos.

Resuelva fácilmente problemas analíticos complejos con información automatizada.

SAS Visual Data Mining and Machine Learning genera automáticamente información que le permite identificar las variables más comunes en todos los modelos, las variables más importantes seleccionadas en todos los modelos y los resultados de la evaluación para todos los modelos. Las capacidades de generación de lenguaje natural se utilizan para crear un resumen del proyecto escrito en un lenguaje sencillo, lo que le permite interpretar fácilmente los informes. Los miembros del equipo de análisis pueden agregar notas del proyecto al informe de conocimientos para facilitar la comunicación y la colaboración entre los miembros del equipo.

Capacite a los usuarios con opciones de idioma.

¿No conoce el código SAS? Ningún problema. SAS Visual Data Mining and Machine Learning le permite incorporar código fuente abierto dentro de un análisis, llamar a algoritmos de código abierto dentro de una canalización y acceder a esos modelos desde un repositorio común, sin problemas dentro de Model Studio. Esto facilita la colaboración en toda su organización, porque los usuarios pueden hacer todo esto en el idioma de su elección. También puede aprovechar SAS Deep Learning with Python (DLPy), nuestro paquete de código abierto en GitHub, para usar Python dentro de los cuadernos Jupyter para acceder a API de alto nivel para funcionalidades de aprendizaje profundo, incluida la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural, la previsión y el habla. Procesando. DLPy es compatible con Open Neural Network Exchange (ONNX) para mover fácilmente modelos entre marcos.

Explore múltiples enfoques rápidamente para encontrar la solución óptima.

El rendimiento superior del procesamiento paralelo masivo y los componentes básicos ricos en funciones para las canalizaciones de machine learning le permiten explorar y comparar múltiples enfoques rápidamente. Encuentre rápida y fácilmente la configuración de parámetros óptima para diversos algoritmos de machine learning, incluidos árboles de decisión, bosques aleatorios, aumento de gradiente, redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y máquinas de factorización, simplemente seleccionando la opción que desee. Las complejas rutinas de optimización de búsqueda local trabajan arduamente en segundo plano para ajustar sus modelos de manera eficiente y efectiva. También puede combinar datos estructurados y no estructurados en programas integrados de machine learning para obtener información más valiosa a partir de nuevos tipos de datos. Y la reproducibilidad en cada etapa del ciclo de vida analítico brinda respuestas e información en las que puede confiar.

Impulse la productividad de sus equipos analíticos.

Los científicos de datos, los analistas de negocios y otros profesionales de análisis obtienen resultados altamente precisos de un único entorno colaborativo que admite todo el proceso de machine learning. Una variedad de usuarios puede acceder y preparar datos. Realizar análisis exploratorio. Cree y compare modelos de machine learning. Cree código de puntuación para implementar modelos predictivos. Ejecute la implementación del modelo con un solo clic. Y hágalo todo más rápido que nunca con nuestra API de modelado automatizado.

Reduzca la latencia entre los datos y las decisiones.

Para mejorar la comprensión colaborativa, la solución proporciona a todos los usuarios anotaciones empresariales dentro de cada nodo que describen qué métodos se están ejecutando, así como información sobre los métodos, los resultados y la interpretación.

Interpretar modelos utilizando un lenguaje sencillo.

Los informes de interpretabilidad estándar están disponibles en todos los nodos de modelado, incluidos LIME, ICE, Kernel SHAP, mapas de calor de PD, etc., con explicaciones en un lenguaje sencillo a partir de la generación de lenguaje natural incorporado. Exporte conocimientos de modelado como un informe en PDF que se puede compartir fuera del equipo de ciencia de datos.

ÉXITO DEL CLIENTE

Conozca quién está trabajando de manera más inteligente con SAS

Vea cómo otros están usando SAS

Características principales

Una interfaz visual y de programación integral es compatible con el proceso de machine learning y extracción de datos de extremo a extremo. Los miembros del equipo de analítica de todos los niveles de habilidad están capacitados para manejar todas las tareas del ciclo de vida analítico de una manera simple, potente y automatizada.

Ver lista detallada de funciones

Explorar procedimientos

Ver acciones de CAS

Acceso a los datos, preparación & calidad

Acceda, perfile, limpie y transforme los datos mediante una interfaz intuitiva que proporciona capacidades de preparación de datos de autoservicio con IA integrada.

Creación de chatbots personalizados

Cree e implemente chatbots personalizados en lenguaje natural a través de una interfaz visual intuitiva y de bajo código para obtener conocimientos basados en chatbots y experiencias de usuario conversacionales.

Visualización de datos

Explore datos visualmente y cree y comparta visualizaciones inteligentes e informes interactivos a través de una única interfaz de autoservicio. La analítica aumentada y las capacidades avanzadas aceleran los conocimientos y lo ayudan a descubrir historias ocultas en sus datos.

Generación de datos sintéticos

Aproveche las redes antagónicas generativas (GAN) para generar datos sintéticos, tanto de imagen como tabulares, para sus modelos de deep learning.

Información automatizada e interpretación

Genere insights automáticamente, incluidos reportes resumidos sobre un proyecto y modelos de campeón y retador. El lenguaje simple de la generación de lenguaje natural incorporado facilita la interpretación de informes y reduce la curva de aprendizaje para los analistas de negocios. Comparta insights de modelado a través de un informe en PDF.

Detección de sesgo

Evaluar los modelos para el sesgo de rendimiento y resultados en relación con grupos específicos.

Machine learning de vanguardia

Aproveche el aprendizaje reforzado, a través de Fitted Q-Networks, Deep Q-Networks o Actor-Critic, para resolver problemas de toma de decisiones secuenciales, con soporte para entornos personalizados.

Árboles de decisión bajo su control

Ajuste de forma interactiva la división y la poda de los nodos del árbol de decisiones para reflejar su conocimiento empresarial y hacer cumplir las restricciones reglamentarias.

Ingeniería y modelado de características automatizado

Ahorre tiempo y mejore la productividad. La ingeniería de características automatizada selecciona el mejor conjunto de características para el modelado clasificándolas para indicar su importancia en la transformación de datos. Las canalizaciones visuales se generan dinámicamente a partir de sus datos, pero se pueden editar para seguir siendo un modelo de caja blanca.

API pública para modelado automatizado

Aproveche la API pública para el modelado automatizado para el desarrollo e implementación de modelos de extremo a extremo simplemente eligiendo la opción de automatización. O use esta API para crear e implementar sus propias aplicaciones personalizadas de modelado predictivo. Vea ejemplos en developer.sas.com.

Deep learning con soporte de Python y ONNX

Los usuarios de Python pueden acceder a API de alto nivel para funcionalidades de aprendizaje profundo dentro de los portátiles Jupyter a través del paquete de código abierto SAS Deep Learning with Python (DLPy) en GitHub. DLPy es compatible con Open Neural Network Exchange (ONNX) para mover fácilmente modelos entre marcos. Califique nuevos conjuntos de datos usando modelos ONNX en una variedad de entornos aprovechando Analytic Store (ASTORE).

Analítica fácil de usar

Las plantillas de mejores prácticas permiten un comienzo rápido y coherente para crear modelos, lo que garantiza la coherencia entre el equipo de análisis. Las capacidades analíticas incluyen agrupamiento, diferentes tipos de regresión, bosque aleatorio, modelos de aumento de gradiente, máquinas de vectores de soporte, procesamiento de lenguaje natural, detección de temas, etc.

Analítica en red

Aumente los enfoques de minería de datos y machine learning utilizando un conjunto versátil de algoritmos de red para explorar la estructura de las redes (sociales, financieras, de telecomunicaciones y otras) que forman parte explícita o implícitamente de los datos empresariales.

Procesamiento analítico en memoria altamente escalable

Obtenga acceso simultáneo a los datos en la memoria en un entorno multiusuario seguro. Distribuye datos y operaciones de cargas de trabajo analíticas entre nodos, en paralelo, multiproceso en cada nodo para velocidades muy rápidas.

Visión artificial e imágenes biomédicas

Adquiera y analice imágenes con la implementación de modelos en el servidor, borde o dispositivo móvil. Admite el flujo de extremo a extremo para analizar imágenes biomédicas, incluida la anotación de imágenes.

Codifique en el idioma de su elección

Los modeladores y científicos de datos pueden acceder a las capacidades de SAS desde su entorno de codificación preferido (Python, R, Java o Lua) y agregar el poder de SAS a otras aplicaciones con las API REST de SAS Viya.

Nube nativa

La arquitectura de SAS Viya es compacta, nativa de la nube y rápida. Ya sea que prefiera utilizar SAS Cloud o un proveedor de nube pública o privada, podrá aprovechar al máximo su inversión en la nube.

Conozca SAS Visual Data Mining y Machine Learning

Disponible en su proveedor de nube preferido

Supere todos sus desafíos analíticos con decisiones más rápidas en la nube.

Más información sobre SAS en Microsoft Azure

Conozca los beneficios de SAS Viya

Explore más sobre SAS Visual Data Mining y Machine Learning y más allá

Para buscar recursos por tipo, seleccione una opción a continuación.

- Seleccione el tipo de recurso
- Analyst Report
- Article
- Blog Post
- Book Excerpt
- Case Study
- Customer Story
- E-Book
- Executive Brief
- Fact Sheet
- Industry Overview
- Infographic
- Interview
- Overview Brochure
- Product Brief
- Research
- Series
- Solution Brief
- Video
- Webinar
- White Paper
- White Paper