机器学习 (ML)

这都是关于连接点。您连接数据的次数越多,您就越了解什么最适合您的业务。我们使企业能够从不同的数据点和不同的数据中产生洞察力。对于业务分析师和数据科学家来说,它高效且易于使用,无需编写代码即可实现所有技能水平的数据科学建模。毕竟,数据科学和机器学习不一定要复杂才能强大。

综合预测分析

使用各种传统和现代统计模型轻松调查数据,从决策树到回归模型再到神经网络。

适应您的业务

将业务处理应用于模型并转向规范性分析。无需统计学博士学位即可战略性地解决复杂问题。

将 ML 扩展到您现有的基础架构中

轻松的代码生成意味着您可以快速构建机器学习模型并在整个企业中扩展它们。

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结合编程语言

使用最适合工作的编程语言编写以数据为中心的应用程序,在单个程序中混合不同语言的语法。我们的代码和无代码工具使您能够使用 Python、R、SQL 和 SAS 语言创建、维护和运行模型和程序。利用将所有这些语言混合到单个可执行程序或工作流中的单个应用程序,在 SAS7BDAT、Pandas 和 R 数据帧之间无缝传输数据。

在使用 SAS 语言开发 IP 方面投入了许多人年的组织使用我们的工具来继续维护和运行其现有的 SAS 语言程序,而无需任何其他第三方产品。

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Machine Learning

Gartner® 多人数据科学和机器学习市场指南

了解 Gartner 为何将 Altair 命名为 Multipersona DSML 平台的代表供应商。

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在这里开始您的机器学习之旅

我们基于桌面的预测分析和机器学习解决方案专为具有不同技能的人而设计,将帮助您从数据中快速生成可操作的洞察力。通过可视化数据来开始您的分析之旅,以快速了解其最重要的功能。快速构建可轻松解释和量化数据中发现的洞察力的预测性和规范性模型。通过本地部署模型或将模型导出到常见的 BI 工具来应用和共享该见解。数据科学家依靠 Altair 高效地构建强大且富有洞察力的预测模型,从而做出更好的业务决策。

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将机器学习提升到新的水平

我们基于服务器的解决方案将所有数据挖掘计算从桌面转移到服务器,利用更强大的 CPU 和内存资源以及更大更快的存储。对于用户而言,这意味着在不影响分析深度的情况下进行更高效的数据分析。对于 IT 而言,这意味着对部署、安全性和用户管理的更多控制,因为应用程序和文件访问权限由服务器的操作系统控制。

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大数据和机器学习

我们行业首选的平台可以管理和处理大量数据,包括它能够在内存中处理超大型数据集,这就是 Altair 包含在大数据架构中的原因。我们提供数据科学生产力工具,与分布式数据结构(如 Hadoop HDFS、Amazon S3 和其他大规模分布式文件系统)集成。可以轻松地对具有数千列和数百万行的数据集进行分析。

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