SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

 

 

 

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。



SAS Visual Statistics on SAS Viya shown on three desktop monitors

対話操作型のビジュアルおよびプログラミング・インターフェイス。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

 

 

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

 

 

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、R、Java、Lua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。

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。自動モデル・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。

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。 

 

 

 

SAS Visual Data Mining and Machine Learning visual interface shown on desktop monitor

 

 

スキルレベルに応じてビジュアルまたはプログラミング・インターフェイスで機械学習タスクを実行

Webベースのビジュアルおよびプログラミング・インターフェイスにより、一般的な機械学習ステップを容易に設定できる直感的な環境が実現しています。SASや他の言語(Python、R、Java、Luaなど)を用いてプロジェクトをコーディングすることも可能です。コーディングせずに設定する場合でも、後でバッチ実行、編集、自動化に利用できるSASコードが背後で自動生成されます。また、ドラッグ&ドロップ操作対応の視覚的なインターフェイスを用いて(コーディングを一切行わずに)、高度な機械学習アルゴリズムを作成することもできます。

主な特長

  • 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Webベースかつ対話操作型のビジュアルなインターフェイスとプログラミング・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。また、標準装備のフォールト・トレランス機能とメモリ管理機能により、プロセスを常に確実に完了させることが可能です
  • 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:SASでコードを作成しなくても、Python、R、Java、Luaなどの幅広いプログラミング言語でSASのアルゴリズムを呼び出すことができます。また、公開された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(テンソル分解を含む)、サポート・ベクター・マシン)を標準装備しています。
  • 自動モデル・チューニング:自動化されたインテリジェントなハイパーパラメーター・チューニング機能により、最適なモデル設定を発見できます。チューニング目的に応じて18種類の異なるモデル評価指標を使い分け、検証パーティションまたはクロス・バリデーション・メカニズムを用いて評価することが可能です。
  • 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

Interactive Visual Interface

Programming Interface

Calling SAS Analytics With Python

SAS Viya

 

このソリューションの実行基盤となるSAS Viyaは、アナリティクスにおけるあらゆる課題を克服できる幅広さと深さを兼ね備えた、最先端のオープン・プラットフォームです。SAS Viyaは統一された環境でアナリティクスに必要な機能を全て実現したクラウド対応の環境であり、アジャイルなIT環境に欠かせない高い信頼性、スケーラビリティ、セキュリティを備えたアナリティクス環境とガバナンスを提供することにより、データ・サイエンティストからビジネス・アナリスト、アプリケーション開発者、そして経営幹部まで、あらゆる人々のニーズに対応します。そしてもちろん、アナリティクス分野の世界的なリーディング・カンパニーであるSASへのご期待にたがわぬパフォーマンスを実現します。

お勧めの関連資料

 


Read the SAS Visual Data Mining and Machine Learningの製品資料を読む。


SAS、「The Forrester Wave: 予測分析および機械学習ソリューション、2017年第1四半期」 でリーダーと評価


機械学習に関する5つの誤解とは?

Back to Top