SAS ® VISUAL DATA MINING AND MACHINE LEARNING

Решайте самые сложные аналитические задачи с помощью единого интегрированного решения для совместной работы - теперь с собственным API-интерфейсом автоматического моделирования.

Позвольте всем работать в одной интегрированной среде - от управления данными до разработки и развертывания моделей.

Легко решайте сложные аналитические задачи с помощью автоматизированного анализа.

SAS Visual Data Mining и Machine Learning автоматически генерирует информацию, позволяющую идентифицировать наиболее распространенные переменные по всем моделям, наиболее важные переменные, выбранные по моделям, и результаты оценки для всех моделей. Возможности создания естественного языка используются для создания резюме проекта, написанного на простом языке, что позволяет легко интерпретировать отчеты. Члены группы аналитики могут добавлять заметки проекта к отчету, чтобы облегчить общение и сотрудничество между членами команды.

Предоставьте пользователям возможность выбора языка.

Не знаете код SAS? Нет проблем. SAS Visual Data Mining and Machine Learning позволяет встраивать открытый исходный код в анализ и беспрепятственно вызывать алгоритмы с открытым исходным кодом в потоке Model Studio. Это облегчает сотрудничество в рамках всей организации, поскольку пользователи могут программировать на выбранном ими языке. Вы также можете воспользоваться преимуществами SAS Deep Learning с Python (DLPy), нашего пакета с открытым исходным кодом на GitHub, чтобы использовать Python в ноутбуках Jupyter для доступа к высокоуровневым API для глубокого изучения функций, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, прогнозирование и обработку речи. DLPy поддерживает Открытый обмен нейронными сетями (ONNX) для легкого перемещения моделей между фреймворками.

Быстро исследуйте несколько подходов, чтобы найти оптимальное решение.

Превосходная производительность благодаря массивной параллельной обработке и многофункциональным строительным блокам для конвейеров машинного обучения позволяют быстро исследовать и сравнивать различные подходы. Быстро и легко находите оптимальные настройки параметров для разнообразных алгоритмов машинного обучения - включая деревья решений, случайные леса, повышение градиента, нейронные сети, опорные векторные машины и машины факторизации - просто выбрав нужный вариант. Сложные процедуры оптимизации локального поиска усердно работают в фоновом режиме, чтобы эффективно и эффективно настраивать ваши модели. Вы также можете комбинировать неструктурированные и структурированные данные в интегрированных программах машинного обучения для получения более ценной информации о новых типах данных. Воспроизводимость на каждом этапе жизненного цикла аналитики дает ответы и идеи, которым вы можете доверять.

Повысьте производительность своих аналитических команд.

Исследователи данных, бизнес-аналитики и другие специалисты по аналитике получают высокоточные результаты из единой среды для совместной работы, которая поддерживает весь процесс машинного обучения. Разнообразные пользователи могут получить доступ и подготовить данные. Выполнить поисковый анализ. Построить и сравнить модели машинного обучения. Создать код оценки для реализации прогностических моделей. Выполните развертывание модели в один клик. И сделайте все это быстрее, чем когда-либо прежде, с помощью нашего API автоматического моделирования.

Уменьшите задержку между данными и решениями.

Чтобы улучшить взаимопонимание, решение предоставляет всем пользователям удобные для бизнеса аннотации в каждом узле, описывающие используемые методы, а также информацию о методах, результатах и интерпретации.

Интерпретировать модели, используя простой язык.

Стандартные отчеты интерпретируемости доступны во всех узлах моделирования, включая LIME, ICE, Kernel SHAP, тепловые карты PD и т. Д., С объяснениями на простом языке из встроенного создания естественного языка.

Истории клиентов

Посмотрите кто уже работает с SAS®

Ключевая особенность

Комплексный визуальный и программный интерфейс поддерживает процесс непрерывного анализа данных и машинного обучения. Члены аналитической группы с любым уровнем подготовки могут выполнять все задачи жизненного цикла аналитики простым, мощным и автоматизированным способом.

Доступ к данным, их подготовка и повышение качества

Доступ, профилирование, очистка и преобразование данных в интуитивно понятном интерфейсе с возможностями самообслуживания при подготовке данных с помощью встроенного ИИ.

Создание кастомного чат-бота

Создавайте и развертывайте настраиваемых чат-ботов на естественном языке в интуитивно понятном визуальном интерфейсе с кодом низшего уровня, чтобы получать аналитические данные и общаться с пользователями.

Визуализация данных

Визуальное исследование данных, а также создание и совместное использование интеллектуальных визуализаций и интерактивных отчетов в едином интерфейсе с возможностью самообслуживания. Углубленная аналитика помогает раскрыть потенциал, скрытый в данных.

Автоматизированное представление и интерпретация

Автоматически генерирует информацию, в том числе сводные отчеты о проекте, модели чемпионов и модели претендентов. Простой язык из встроенного создания естественного языка облегчает интерпретацию отчетов и сокращает время обучения для бизнес-аналитиков.

Передовое машинное обучение

Воспользуйтесь преимуществами усиленного обучения, либо через Fitted Q-Networks, либо через Deep Q-Networks, для последовательного принятия решений, с поддержкой пользовательских сред.

Автоматизированное проектирование объектов и моделирование

Экономит время и повышает производительность команды аналитиков. Автоматизированное проектирование объектов выбирает лучший набор функций для моделирования, ранжируя их, чтобы указать на их важность в преобразовании ваших данных. Визуальные конвейеры генерируются динамически из ваших данных, но могут редактироваться, оставаясь моделью белого ящика.

Публичный API для автоматического моделирования

Позволяет использовать преимущества общедоступного API для автоматизированного моделирования для сквозной разработки и развертывания моделей, просто выбрав опцию автоматизации. Или используйте этот API для создания и развертывания собственных приложений прогнозного моделирования. Смотрите примеры на developer.sas.com.

Глубокое обучение с поддержкой Python & ONNX

Позволяет пользователям Python получать доступ к высокоуровневым API-интерфейсам для углубленного изучения функций в ноутбуках Jupyter через пакет с открытым исходным кодом SAS Deep Learning with Python (DLPy) на GitHub. DLPy поддерживает Open Neural Network Exchange (ONNX) для легкого перемещения моделей между средами.

Простая в использовании аналитика

Предоставляет шаблоны рекомендаций, которые позволяют быстро и последовательно приступить к построению моделей, а также обеспечивают согласованность среди аналитиков. Аналитические возможности включают кластеризацию, различные типы регрессии, случайный лес, модели повышения градиента, машины опорных векторов, обработку естественного языка, определение тем и т. д.

Сетевая аналитика

Расширьте подходы к интеллектуальному анализу данных и машинному обучению, используя универсальный набор сетевых алгоритмов для изучения структуры сетей – социальных, финансовых, телекоммуникационных и других, которые явно или неявно являются частью бизнес-данных.

Масштабируемая аналитическая обработка в памяти

Обеспечивает одновременный доступ к данным в памяти в безопасной многопользовательской среде. Распределяет данные и операции аналитической рабочей нагрузки по узлам - параллельно - многопоточно на каждом узле для очень высоких скоростей.

Компьютерное зрение и биомедицинские изображения

Позволяет получать и анализировать изображения при развертывании модели на сервере, на периферии или на мобильном устройстве. Поддерживает сквозной поток для анализа биомедицинских изображений, включая аннотирование изображений.

Интегрированная подготовка данных, разведка и проектирование объектов

Позволяет инженерам данных быстро создавать и выполнять преобразования, дополнять данные и объединять данные в интегрированном визуальном конвейере действий, используя интерфейс перетаскивания. Выполняет все действия в памяти для поддержания согласованности структуры данных.

Код на выбранном вами языке

Позволяет разработчикам моделей и специалистам по данным получать доступ к возможностям SAS из предпочитаемой ими среды кодирования - Python, R, Java или Lua - и добавлять мощь SAS в другие приложения с помощью SAS Viya REST API.

На базе SAS® Viya®

SAS Viya имеет полностью переработанную архитектуру, которая стала компактной, облачной и быстрой. Независимо от того, предпочитаете ли вы использовать SAS Cloud или поставщика общедоступного или частного облака, вы сможете максимально эффективно инвестировать в облако.

ОБЛАЧНЫЕ ПРОВАЙДЕРЫ

Решайте весь спектр аналитических задачи быстрее с помощью облачных технологий – от экспериментов до критически важных операционных процессов. Последняя версия платформы SAS Viya теперь доступна с помощью поставщиков облачных услуг.

Узнайте больше о SAS Visual Data Mining and Machine Learning и не только

Для просмотра ресурсов по типу выберите один из вариантов ниже.

    • Выберите тип ресурса
    • Аналитический отчет
    • E-Book
    • Оперативная сводка
    • Справка
    • Industry Overview
    • Краткое описание продукта
    • Обзорная брошюра
    • Краткое описание решения
    • Технический документ
    • Технический документ
    • Вебинар
    • Article
    • Blog Post
    • Book Excerpt
    • Case Study
    • Infographic
    • Interview
    • Research
    • Series
    • Video
    • Customer Story

Интересуетесь SAS® Viya® 3.5?

Начните работу с лидером в области разработки аналитических решений.

Back to Top