Machine learning & deep learning
SAS Visual Data Mining e Machine Learning
Resolva os problemas analíticos mais complexos com uma solução única, integrada e colaborativa - com sua própria API de modelagem automatizada.
Permitir que todos trabalhem no mesmo ambiente integrado - desde o gerenciamento de dados até o desenvolvimento e implantação de modelos.
Resolva facilmente problemas analíticos complexos com insights automatizados.
O SAS Visual Data Mining e Machine Learning gera automaticamente insights que permitem identificar as variáveis mais comuns em todos os modelos, as variáveis mais importantes selecionadas entre modelos e os resultados de avaliação para todos os modelos. As capacidades de geração de linguagem natural são usadas para criar um resumo do projeto escrito em linguagem simples, permitindo que você interprete facilmente relatórios. Os membros da equipe de analytics podem acrescentar notas de projeto ao relatório de insights para facilitar a comunicação e colaboração entre os membros da equipe.
Capacite os usuários com opções de idioma.
Não sabe código SAS? Sem problemas! O SAS Visual Data Mining e Machine Learning permite incorporar códigos open source em uma análise, chamar algoritmos de código aberto dentro de um pipeline e acessar esses modelos a partir de um repositório comum - sem problemas dentro do Model Studio. Isto facilita a colaboração em toda sua organização, porque os usuários podem fazer tudo isso em seu idioma de escolha. Você também pode tirar proveito do SAS Deep Learning with Python (DLPy), nosso pacote de código aberto no GitHub, para usar Python dentro dos notebooks Jupyter para acessar APIs de alto nível para funcionalidades de deep learning, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural, previsão e processamento de fala. O DLPy suporta o Open Neural Network Exchange (ONNX) para facilitar a movimentação de modelos entre estruturas.
Explore várias abordagens rapidamente para encontrar a solução ideal.
O desempenho superior do processamento paralelo maciço e os blocos de construção ricos em recursos para pipelines de aprendizado de máquina permitem que você explore e compare várias abordagens rapidamente. Encontre rápida e facilmente as configurações ideais de parâmetros para diversos algoritmos de aprendizagem de máquinas - incluindo árvores de decisão, florestas aleatórias, impulsionamento de gradientes, redes neurais, máquinas vetoriais de suporte e máquinas de fatorização - simplesmente selecionando a opção que você deseja. As complexas rotinas de otimização de busca local trabalham duro em segundo plano para afinar seus modelos de forma eficiente e eficaz. Você também pode combinar dados não estruturados e estruturados em programas integrados de aprendizagem de máquinas para obter mais informações valiosas a partir de novos tipos de dados. E a reprodutibilidade em cada etapa do ciclo de vida analítica fornece respostas e insights nos quais você pode confiar.
Aumente a produtividade do seu time de analytics
Cientistas de dados, analistas de negócios e outros profissionais de analytics obtêm resultados altamente precisos de um ambiente único e colaborativo que suporta todo o pipeline de machine learning. Uma variedade de usuários pode acessar e preparar dados. Realizar análise exploratória. Construir e comparar modelos de machine learning. Criar código de pontuação para implementação de modelos preditivos. Executar a implantação do modelo com um clique. E fazer tudo isso mais rápido do que nunca com nossa API de modelagem automatizada.
Reduza a latência entre os dados e as decisões.
Para melhorar o entendimento colaborativo, a solução fornece a todos os usuários anotações amigáveis dentro de cada nó, descrevendo quais métodos estão sendo executados, bem como informações sobre os métodos, resultados e interpretação.
Modelos de interpretação usando linguagem simples
Relatórios de interpretabilidade padrão estão disponíveis em todos os nós de modelagem, incluindo LIME, ICE, Kernel SHAP, mapas de calor PD, etc., com explicações em linguagem simples da geração de linguagem natural incorporada. Exportação de ideias de modelagem como um relatório PDF que pode ser compartilhado fora da equipe de ciência de dados.
Customer Success
Veja quem está trabalhando de forma mais inteligente com o SAS
Principais recursos
Uma interface visual - e de programação - abrangente suporta o processo de mineração de dados e machine learning de ponta a ponta. Os membros da equipe de analytics de todos os níveis de habilidade estão capacitados para lidar com todas as tarefas do ciclo de vida analítico de uma maneira simples, poderosa e automatizada.
Acesso, preparação e qualidade de dados
Acesse, crie perfis, limpe e transforme dados usando uma interface intuitiva que fornece recursos de preparação de dados de autoatendimento com IA incorporada.
Criação de chatbot personalizado
Crie e implemente chatbots de linguagem natural personalizados por meio de uma interface visual intuitiva e low-code para insights habilitados para chatbot e experiências de conversação do usuário
Visualização de Dados
Explore dados visualmente e crie e compartilhe visualizações inteligentes e relatórios interativos por meio de uma única interface de autoatendimento. A análise aumentada e os recursos avançados aceleram os insights e ajudam você a descobrir histórias escondidas em seus dados
Geração de dados sintéticos
Aproveite as redes adversas generativas (GANs) para gerar dados sintéticos, tanto de imagem como tabulares, para seus modelos de deep learning.
Percepções automatizadas & interpretabilidade
Gere insights automaticamente, incluindo relatórios resumidos sobre um projeto e modelos campeões e desafiadores. A linguagem simples da geração de linguagem natural incorporada facilita a interpretação de relatórios e reduz a curva de aprendizado para analistas de negócios. Compartilhar ideias de modelagem através de um relatório PDF.
Detecção de viés
Avalie modelos tanto para o desempenho quanto para o viés de resultados em relação a grupos específicos.
Machine learning de ponta
Aproveite o aprendizado de reforço - através de Redes Q montadas, Redes Q profundas ou Ator-crítico - para resolver problemas sequenciais de tomada de decisão, com suporte para ambientes personalizados.
Árvores de decisão sob seu controle
Ajuste interativamente a divisão e a poda dos nós da árvore de decisão para refletir seu conhecimento comercial e fazer cumprir as restrições regulatórias.
Engenharia automatizada de recursos & modelagem
Economize tempo e melhore a produtividade. A engenharia automatizada de recursos seleciona o melhor conjunto de recursos para modelagem, classificando-os para indicar sua importância na transformação de dados. Os pipelines visuais são gerados dinamicamente a partir de seus dados, mas editáveis para permanecerem como um modelo de caixa branca.
API público para modelagem automatizada
Aproveite a API pública para modelagem automatizada para o desenvolvimento e implantação de modelos de ponta a ponta simplesmente escolhendo a opção de automação. Ou use esta API para construir e implantar suas próprias aplicações de modelagem preditiva personalizadas. Veja exemplos em developer.sas.com.
Deep learning com suporte a Python & ONNX
Os usuários Python podem acessar APIs de alto nível para funcionalidades de deep learning dentro dos notebooks Jupyter através do pacote SAS Deep Learning with Python (DLPy) open source no GitHub. O DLPy suporta o Open Neural Network Exchange (ONNX) para facilitar a movimentação de modelos entre estruturas. Marcar novos conjuntos de dados usando modelos ONNX em uma variedade de ambientes, aproveitando a loja Analytic Store (ASTORE).
Analytics fácil de usar
Os modelos de melhores práticas permitem um início rápido e consistente na construção de modelos, garantindo a consistência entre a equipe de analytics. As capacidades analíticas incluem agrupamento, diferentes tipos de regressão, random forest, modelos de gradient boosting, máquinas vetoriais de suporte, processamento de linguagem natural, detecção de tópicos, etc.
Network analytics
Aumente as abordagens de mineração de dados e machine learning usando um conjunto versátil de algoritmos de rede para explorar a estrutura das redes - social, financeira, telco e outras - que são explícita ou implicitamente parte dos dados comerciais.
Processamento analítico in-memory altamente escalável
Obtenha acesso simultâneo aos dados em memória em um ambiente seguro e multiusuário. Distribua dados e operações de carga de trabalho analítico através de nós - em paralelo - com múltiplas roscas em cada nó para velocidades muito rápidas.
Computer vision & imagem biomédica
Adquira e analise imagens com implantação de modelo no servidor, borda ou móvel. Suporta o fluxo de ponta a ponta para a análise de imagens biomédicas, incluindo a anotação de imagens.
Código em seu idioma de escolha
Modeladores e cientistas de dados podem acessar as capacidades do SAS a partir de seu ambiente de codificação preferido - Python, R, Java ou Lua - e adicionar o poder do SAS a outras aplicações com SAS Viya REST APIs.
Nativo na nuvem
A arquitetura do SAS Viya é compacta, nativa das nuvens e rápida. Se você preferir usar o SAS Cloud ou um fornecedor público ou privado de nuvens, você poderá aproveitar ao máximo seu investimento em nuvens.
Conheça o SAS Visual Data Mining e Machine Learning
SAS Viya is cloud-native and cloud-agnostic
Consume SAS how you want – SAS managed or self-managed. And where you want.
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