SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

Огромный прирост производительности. Инновационные алгоритмы.
Единая среда вычислений в оперативной памяти.



SAS Visual Statistics on SAS Viya shown on three desktop monitors

Интерактивные и программные интерфейсы. Инновационные алгоритмы. Быстрая обработка данных в оперативной памяти. SAS Visual Data Mining and Machine Learning устраняет проблемы, связанные с объемом и разнообразием данных, ограниченной глубиной аналитики и недостаточными вычислительными ресурсами. Решение повышает производительность, а значит, позволяет быстрее извлекать информацию из большего объема данных.

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

 

 

Решайте сложные аналитические задачи за меньшее время

Обеспечьте высочайшую производительность прогнозного моделирования и машинного обучения на SAS® Viya™, нашей новой платформе вычислений в оперативной памяти. Данные размещаются в оперативной памяти, поэтому в ходе итеративного анализа их не придется загружать несколько раз. Решение позволяет множеству пользователей с легкостью работать вместе: изучать одни и те же необработанные данные и создавать модели одновременно. Время обработки аналитических моделей уменьшится с нескольких часов до минут или даже секунд. Вы сможете находить решения сложных задач быстрее, чем когда-либо.

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

 

 

Работайте с мощным решением SAS® Analytics посредством открытой платформы

Вы не знакомы с языком программирования SAS? Не проблема. Ваших навыков работы с открытыми языками программирования вполне достаточно для того, чтобы использовать средства углубленной аналитики SAS. SAS Analytics поддерживает обращения посредством языков Python, Java, R и Lua в нашей ведущей управляемой среде. REST API позволяют пользоваться возможностями SAS Analytics в ваших приложениях.

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

 

 

Оперативно изучайте множество подходов, чтобы найти оптимальное решение

Высочайшая производительность распределенного аналитического ядра и функциональные компоненты для вашей конвейерной системы машинного обучения помогают быстро и легко изучать и сравнивать несколько сценариев. Автоматизированная настройка моделей позволяет тестировать различные сценарии в интегрированной среде, выявлять наиболее результативные модели и находить точные ответы.

Data Mining and Machine Learning Gradient Boosting Code with Tasks and Utilities Pane and Options Menu Pane

 

 

Увеличьте производительность специалистов науки о данных

Решение размещается в единой, интегрированной среде для вычислений в оперативной памяти, что существенно повышает производительность труда специалистов науки о данных и других аналитиков. Они смогут работать с данными и обрабатывать их. Проводить исследовательский анализ. Создавать и сравнивать модели машинного обучения. Создавать код оценки для реализации прогнозных моделей. И все это быстрее, чем когда-либо.

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

 

 

Решайте задачи машинного обучения с помощью гибких графических и программных интерфейсов

Визуальные и программные веб-интерфейсы — интуитивно понятная среда для простой настройки стандартных этапов машинного обучения. Вы сможете писать код для проектов не только на языке SAS, но и на Python, R, Java и Lua. Служебные компоненты генерируют код SAS для дальнейшего пакетного выполнения, редактирования и автоматизации. Также вы сможете создавать комплексные алгоритмы машинного обучения вообще без программирования, простым перетаскиванием элементов в графическом интерфейсе.

Возможности решения

  • Гибкая среда программирования с веб-интерфейсами. Интерактивные графические и программные веб-интерфейсы помогут вам выполнять стандартные этапы машинного обучения — от подготовки данных до создания, проверки и оценки модели.
  • Гибко масштабируемая обработка данных в оперативной памяти. Механизм аналитической обработки, оптимизированный для многопроходных аналитических вычислений, является основой для безопасной многопользовательской среды с поддержкой одновременного доступа к данным в оперативной памяти. Благодаря встроенным механизмам отказоустойчивости и управления памятью, процессы всегда завершаются.
  • Мощные средства обработки и управления данными. Та же распределенная среда вычислений в оперативной памяти служит для подготовки данных к дальнейшему анализу: доступа к данным, объединения таблиц, создания подмножеств и фильтрации данных и составления окончательной таблицы для обработки методами машинного обучения.
  • Исследование данных, проектирование функций и уменьшение размерности. Описательная статистика и мощные графические возможности программирования помогут вам выявлять и устранять проблемы с данными, быстро находить потенциальные предикторы, уменьшать размерность больших объемов данных и с легкостью создавать новые функции на основе исходных данных.
  • Открытая платформа. Запускайте алгоритмы SAS посредством различных языков программирования (например, Python, R, Java или Lua) без единой строчки кода на SAS. Общедоступные REST API помогут использовать возможности SAS Analytics в ваших приложениях.
  • Современные методы статистики, интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Решение поддерживает мощные алгоритмы обучения с учителем и без. Вот лишь некоторые из них: кластеризация, анализ главных компонентов, линейная и нелинейная регрессия, логистическая регрессия, деревья принятия решений, случайные леса, градиентный бустинг, нейронные сети, методы факторизации (в том числе тензорной) и метод опорных векторов.
  • Автоматическая настройка моделей. Автоматическая интеллектуальная настройка гиперпараметров поможет вам находить оптимальные конфигурации моделей. В качестве цели настройки можно задавать значения 18 метрик моделей. Поддерживается несколько механизмов оценки, в том числе разделение с проверкой и встроенный механизм перекрестной проверки.
  • Встроенные возможности анализа текстов, в числе которых мощные средства предварительной обработки текстов, обработки естественных языков, обнаружения тем и другие.
  • Проверка и оценка моделей. Проверяйте различные методы моделирования в один проход и сравнивайте результаты работы нескольких алгоритмов обучения с учителем при помощи стандартизированных тестов, чтобы быстро находить лучшие модели.

Ролики

Интерактивный графический интерфейс

Программный интерфейс

Работа с SAS Analytics посредством Python

SAS Viya

 

Современная, открытая архитектура от мирового лидера в области аналитики, способная решить любую аналитическую задачу — от экспериментальной до критически важной. Единая среда SAS Viya с поддержкой облачных вычислений подходит для всех — от специалистов по обработке данных до аналитиков, разработчиков приложений и руководителей. В ее состав входят надежные, масштабируемые и безопасные инструменты анализа и управления, необходимые для построения гибкой ИТ-инфраструктуры. А также высокая производительность, которую вы ожидаете от SAS - мирового лидера рынка бизнес-аналитики.

Рекомендованные источники


Более подробно о решении SAS Visual Data Mining and Machine Learning – в брошюре.


SAS — лидер рейтинга The Forrester Wave™ по прогнозной аналитике и решениям для машинного обучения за 1-й квартал 2017 года.


Узнайте о пяти больших заблуждениях, связанных с машинным обучением.

Back to Top