Prise en charge du processus de data mining et de machine learning de bout en bout avec une interface visuelle et de programmation complète. Possibilité pour les membres de l'équipe analytique, tous niveaux de compétence confondus, de gérer toutes les tâches du cycle de vie analytique grâce à une solution simple, performante et automatisée.
Analyses et interprétabilité automatisées
Génération automatique d'analyses, y compris des rapports de synthèse sur le projet, des modèles champions et des modèles concurrents. La génération automatique de commentaires sous forme de "langage naturel" facilite l’interprétation des rapports et réduit l’effort d’analyse des directions métiers.
Modélisation et feature engineering automatisés
Gagnez du temps et améliorez la productivité de l'équipe analytique. Le feature engineering automatisé sélectionne les meilleures fonctions de modélisation en les classant pour indiquer leur importance dans la transformation de vos données. Les pipelines visuels sont générés dynamiquement à partir de vos données, mais restent modifiables à volonté.
API publique pour la modélisation automatisée
Choisissez l'option d'automatisation pour tirer parti de l'API publique pour la modélisation automatisée du développement et du déploiement complets de modèles. Ou utilisez cette API pour créer et déployer vos propres applications de modélisation prédictive personnalisées. Consultez des exemples sur developer.sas.com.
Analytique prêt à l'emploi
Fournit une guide de bonnes pratiques qui permettent un démarrage rapide et cohérent de la construction de modèles et garantit la cohésion au sein de l'équipe d'analyse. Les fonctionnalités analytiques incluent la clusterisation, différents types de régression, la forêt aléatoire, le gradient boosting, les machines à "support vector", le traitement du langage naturel, la détection de thèmes, etc.
Analyse de réseaux
Accroît les approches de data mining et de machine learning grâce à un ensemble polyvalent d'algorithmes pour explorer la structure de réseaux (sociaux, financiers, de télécommunications et autres) qui font explicitement ou implicitement partie des données métier.
Support de Deep Learning avec Python & ONNX
Permet aux utilisateurs Python d'accéder aux API de haut niveau de Deep Learning sur Jupyter Notebook en utilisant le package open source SAS Deep Learning avec Python (DLPy) sur GitHub. DLPy supporte Open Neural Network Exchange (ONNX) pour transférer aisément les modèles entre les structures.
Préparation des données, exploration et feature engineering intégrés
Permet aux ingénieurs data de créer et d'exécuter rapidement des transformations, d'enrichir les données et de les joindre au sein d'un pipeline visuel, intégré d'activités à l'aide d'une interface de type glisser-déposer. Exécute toutes les actions « in-memory » pour assurer la cohérence de la structure des données.
Traitement analytique « in-memory » hautement évolutif
Permet d'accéder simultanément aux données « in-memory » dans un environnement multi-utilisateur sécurisé. Distribue les données et les traitements analytiques sur l'ensemble des nœuds, en parallèle, avec un traitement multithread sur chaque nœud permettant d'obtenir des vitesses très élevées.
Analyse d'image et imagerie biomédicale
Permet d'acquérir et d'analyser des images en déployant les modèles sur le serveur, le périphérique (edge) ou le mobile. Gère le flux complet d'analyse d' images biomédicales, y compris l'annotation d'images.
Code dans le langage de votre choix
Permet aux experts en modélisation et data scientists d'accéder aux fonctionnalités de SAS depuis leur environnement de développement préféré (Python, R, Java ou Lua) et d'étendre la puissance des API REST de SAS Viya à d'autres applications.
De la gestion des données au développement et au déploiement des modèles, tout le monde travaille dans le même environnement intégré.
Résolvez facilement des problèmes analytiques complexes avec des analyses automatisées.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning génère automatiquement des analyses qui vous permettent d'identifier les variables les plus courantes et les variables les plus importantes sélectionnées parmi les modèles, ainsi que les résultats d'évaluation de tous les modèles. La génération automatique de commentaires sous forme de "langage naturel" facilite l’interprétation des rapports . Les membres de l'équipe analytique peuvent ajouter des notes de projet au rapport de synthèse pour faciliter la communication et la collaboration.
Permettez aux utilisateurs de choisir leur langage.
Vous ne connaissez pas le code SAS ? Aucun problème. SAS Visual Data Mining and Machine Learning vous permet d'intégrer du code open source dans une analyse et d'appeler des algorithmes open source de manière transparente dans un flux de Model Studio. Cela facilite la collaboration au sein de votre organisation, car les utilisateurs programment dans le langage de leur choix. Vous pouvez également tirer parti de SAS Deep Learning with Python (DLPy), notre package open source sur GitHub, pour utiliser Python dans les notebooks Jupyter. Vous pouvez ainsi accéder aux API de haut niveau pour des fonctionnalités deep learning, notamment l'analyse d'images, le traitement du langage naturel, la prévision et le traitement vocal. DLPy supporte Open Neural Network Exchange (ONNX) pour transférer aisément les modèles entre les structures.
![L'écran SAS de machine learning et l’exploration des données visuelles montrant un flux automatique](https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning/_jcr_content/par/styledcontainer_9f67/par/styledcontainer_20d7/par/animatedcontent/par/image.img.png/1573506367155.png "Écran SAS Visual Data Mining and Machine Learning montrant un flux automatique de type "feature engeneering"")
Découvrez rapidement plusieurs approches pour trouver la solution optimale.
Les performances exceptionnelles du traitement massivement parallèle et les composants riches en fonctionnalités des pipelines de machine learning vous permettent de découvrir et de comparer rapidement plusieurs approches. Trouvez les paramétrages optimaux pour différents algorithmes de machine learning, y compris les arbres de décision, les forêts aléatoires, le gradient boosting, les réseaux de neurones, les machines "vector support" et les "factorization machines", en sélectionnant simplement l'option souhaitée. Les routines complexes d'optimisation s'exécutent en arrière-plan pour affiner efficacement vos modèles. Vous pouvez également combiner des données structurées et non structurées dans des programmes intégrés de machine learning pour extraire des informations plus précieuses des nouveaux types de données. Enfin, la reproductibilité à chaque étape du cycle de vie analytique garantit des réponses et des analyses fiables.
Boostez la productivité de vos équipes analytiques.
Les data scientists, les analystes métier et les autres professionnels de l'analytique obtiennent des résultats extrêmement précis à partir d'un seul environnement collaboratif prenant en charge le pipeline complet de machine learning. Différents types d'utilisateurs ont accès aux données et peuvent les préparer. Procéder à des analyses exploratoires. Créer et comparer des modèles de machine learning. Créer un script de scoring pour mettre en œuvre des modèles prédictifs. Déployer des modèles en un clic. Et exécuter toutes ces tâches en un temps record avec notre API de modélisation automatisée.
Réduisez la latence entre données et décisions.
La solution améliore la compréhension collaborative en fournissant à chaque utilisateur des annotations, accessibles dans chaque nœud, décrivant les méthodes exécutées, ainsi que des informations sur les méthodes, les résultats et l'interprétation.
Interprétez des modèles à l'aide de textes simples.
Les rapports standard sur l'interprétabilité sont disponibles dans tous les nœuds de modélisation (LIME, ICE, Kernel SHAP, matrices de classification PD, etc.), avec des explications formulées dans un langage courant grâce à la génération automatique de commentaires.
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