Machine Learning
Si tratta di fare due più due. Più connetti i dati, più capisci cosa è meglio per la tua azienda. Aiutiamo le aziende a generare informazioni dettagliate da diverse fonti dati e da dati disparati. È un metodo semplice ed efficiente, sia per gli analisti aziendali che per i data scientist, che consente la modellazione della scienza dei dati a tutti i livelli di competenza senza la necessità di creare codice. Dopotutto, la scienza dei dati e il machine learning non devono essere complessi per essere efficaci.
Analisi predittive complete
Esamina facilmente i dati utilizzando un'ampia varietà di modelli statistici tradizionali e moderni: alberi decisionali, modelli di regressione e reti neurali.
Adatta alla tua azienda
Applica i trattamenti aziendali ai modelli e passa all'analisi prescrittiva. Risolvi strategicamente problemi complessi senza la necessità di un dottorato di ricerca in statistica.
Estendi il ML all'infrastruttura esistente
La generazione facile di codice significa che è possibile costruire rapidamente modelli di apprendimento automatico e implementarli su larga scala in tutta l'azienda.
Combina i linguaggi di programmazione
Scrivi applicazioni incentrate sui dati utilizzando i migliori linguaggi di programmazione e mescolando la sintassi di linguaggi diversi all'interno di un unico programma. Sia i nostri strumenti con codice che quelli senza codice ti consentono di creare, mantenere ed eseguire modelli e programmi utilizzando linguaggi come Python, R, SQL e SAS. Sfrutta un'unica applicazione che unisce tutti questi linguaggi in un unico programma eseguibile o flusso di lavoro con trasferimento continuo dei dati tra SAS7BDAT, Panda e R Data Frames.
Le aziende che hanno investito molti anni nello sviluppo di proprietà intellettuale con il linguaggio SAS utilizzano i nostri strumenti per continuare a mantenere ed eseguire i propri programmi in linguaggio SAS senza dover ricorrere a prodotti di terze parti.
Inizia subito il tuo percorso di Machine Learning
Progettate per utenti con diversi tipi di competenze, le nostre soluzioni di analisi predittiva e machine learning basate su desktop ti aiuteranno a generare rapidamente informazioni utili dai tuoi dati. Crea rapidamente modelli predittivi e prescrittivi in grado di spiegare e quantificare facilmente le informazioni presenti nei tuoi dati.
La nostra soluzione basata su server sposta tutti i calcoli di data mining dal desktop al server, sfruttando risorse di CPU e memoria più potenti e un sistema di archiviazione più grande e veloce. Per gli utenti, ciò significa un'analisi dati ancora più efficiente senza compromettere la profondità dell'analisi. Per il settore IT, ciò significa un maggiore controllo sull'implementazione, la sicurezza e la gestione degli utenti, poiché le autorizzazioni per l'accesso ad applicazioni e file vengono controllate dal sistema operativo del server.
Big data e Machine Learning
La nostra piattaforma leader nel settore è in grado di gestire ed elaborare grandi quantità di dati in memoria, motivo per cui Altair è inclusa nelle architetture Big Data. Forniamo uno strumento di produttività per la scienza dei dati che si integra con strutture di dati come Hadoop HDFS, Amazon S3 e altri file system distribuiti su vasta scala. L'analisi può essere eseguita facilmente su set di dati con migliaia di colonne e milioni di righe.
Soluzioni Altair Partner Alliance per il Machine Learning
Integriamo la nostra offerta di machine learning con la tecnologia dei partner APA per dati di serie temporali, Apprendimento automatico istantaneo: InstantML attraverso il prodotto TIM Studio. TIM Studio è uno strumento di analisi dati di serie temporali di altissimo livello che aiuta ad automatizzare il processo di creazione dei modelli di dati per prevedere e rilevare anomalie e prendere decisioni aziendali più informate.
L'APA offre una serie di altre soluzioni di analisi dati che completano la nostra offerta attuale, tutte disponibili tramite licenza Altair Units.
Risorse in evidenza
Accelerate Your Data-Driven Transformation
If you’re a leader who’s thinking about what digital transformation means for your organization, you may be wondering if data science lives up to the hype. You know that advanced analytics, machine learning, and AI projects have promise, but what’s their actual impact on business results?
This commissioned study conducted by Forrester Consulting on behalf of Altair RapidMiner polls leading digital transformation executives to understand the ROI, challenges, and benefits of starting data science programs so you can better understand what your peers are thinking about and investing in to try and gain a competitive edge.
Game-Changing Financial Analytics
Credit risk specialist builds robust SAS language-powered analytics framework. Vestigo uses Altair Analytics Workbench to develop and maintain models and programs written in the SAS language. The software's drag-and-drop workflow lets its teams build new models quickly without needing to write any code. When the team needs to update existing client libraries, they can work with clients regardless of what language the client used to build them originally since Analytics Workbench can handle Python, R, and SQL in addition to the SAS language. The Vestigo team can combine modules built in any of the four languages into their updated models.
Machine Learning in Engineering
When applied to engineering, Machine Learning can be a powerful tool to aid in a range of applications, from faster finite-element (FE) model building to optimizing manufacturing processes and obtaining more accurate results from physics-based simulations. Although incorporating this collection of technology is relatively new in the field of engineering, Altair has made leaps forward in this space to provide users with the tools they need to make a difference.
Make Machine Learning Work for You
Protecting consumers and enterprises involved in online transactions is just one example of how machine learning (ML) influences our daily lives. In fact, the list of use cases is already long, diverse and growing fast. The reason is clear – ML is a game-changing tool that enables organizations to make better decisions faster. What's more, ML is highly effective at balancing conflicting objectives.
Given the breadth and depth of potential use cases, one thing is clear – more and more people will find themselves working in environments where ML plays a critical role. And thanks to the emergence of low-code and no-code software, ML is no longer the exclusive preserve of programmers, data scientists, and people who paid attention in math class. More of us can, and will, be involved in developing and deploying practical ML solutions.
This eGuide will help you understand the key concepts behind ML, some common applications, and how ML becoming more useful to people at all levels of the modern organization.
