机器学习

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

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

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

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。

新的云原生解决方案

做出数据驱动的决策

用于解决复杂问题、加速转型和推动业务价值的动态工具和协作环境

探索 Altair® SmartWorks™

在这里开始您的机器学习之旅

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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Featured Resources

使用 Altair 数据分析来估计和可视化电动汽车采用率的指南

数据驱动着我们社会的重要元素,而捕获、解释和利用关键数据的能力是 Altair 的核心优势之一。虽然 Altair 的数据分析工具适用于涉及制造效率、产品设计、流程自动化和证券交易的复杂问题,但它们也可用于各种更常见的商业智能应用程序。 探索机器学习如何推动 EV 采用洞察 - 单击此处。 Altair 团队利用 Altair Knowledge Studio® 机器学习 (ML) 软件和 Altair Panopticon™ 数据可视化工具开展了一个项目,以调查当今具有新闻价值的话题:美国电动汽车的采用水平,包括 BEV 和 PHEV在县级。 本指南解释了团队的发现以及他们用来得出结论的过程。

电子指南

将机器学习增强模拟应用于重型设备

仿真驱动的设计永远改变了重型设备产品的开发,使工程师能够减少设计迭代和原型测试。提高科学计算能力扩大了应用分析的机会,使大型设计研究在程序的时序约束内成为可能。现在,工程数据科学正在再次改变产品开发。 Altair® HyperWorks® 中的增强仿真功能正在通过机器学习 (ML) 加速设计决策过程。基于 ML 的 AI 驱动设计与利用最新高性能计算的基于物理的仿真驱动设计相结合的强大功能刚刚被实现。

技术文件

工程中的机器学习

当应用于工程时,机器学习可以成为帮助一系列应用的强大工具,从更快的有限元 (FE) 模型构建到优化制造过程以及从基于物理的模拟中获得更准确的结果。尽管在工程领域整合这些技术相对较新,但 Altair 在这一领域取得了飞跃式的发展,为用户提供了他们需要的工具来有所作为。

技术文件

重型设备分析

Serba Dinamik 是一家工程公司,专门为能源勘探和生产公司提供运营和维护 (O&M)、工程、采购、施工和调试 (EPCC) 以及 IT 解决方案。他们的团队与 Altair 合作,利用 Knowledge Studio 和 Panopticon 开发了一个智能预测性维护数据系统 (SPMDS)。维护人员使用 SPMDS 中内置的 Panopticon 驱动的仪表板来实时监控安装在运行涡轮机上的每个传感器。使用 Knowledge Studio 构建的 AI 模型可识别需要工程关注的潜在故障或问题,并基于这种理解,仅在必要时使涡轮机离线。

客户故事
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