Machine Learning (ML)
Tout est question de relier les points Plus vous connectez les données, plus vous comprendrez ce dont votre entreprise a besoin. Nous aidons les entreprises à tirer une visibilité des différents points de données et des données disparates. Efficace et convivial, cet outil est conçu pour les analystes de gestion ainsi que pour les scientifiques des données. Il facilite la modélisation en science des données, adaptée à tous les niveaux de compétence, sans nécessité de codage. Après tout, la science des données et le Machine Learning ne doivent pas être complexes pour être puissants.
Analyse prédictive complète
Étudiez facilement vos données à l'aide de nombreux modèles statistiques traditionnels et modernes, des arbres de décision aux modèles de régression en passant par les réseaux de neurones.
Des solutions adaptées à votre entreprise
Appliquez les traitements stratégiques aux modèles et passez à l'analyse prescriptive. Résolvez stratégiquement des problèmes complexes même si vous n'avez pas de doctorat en statistiques.
Étendez le ML à votre infrastructure existante
Avec la génération de code facile, vous pouvez rapidement construire des modèles de Machine Learning et les adapter à votre entreprise.
Combiner les langages de programmation
Élaborez des applications axées sur les données en utilisant les langages de programmation les plus appropriés, en combinant harmonieusement la syntaxe de différents langages au sein d'un même programme. Nos outils avec ou sans code vous permettent de créer, de maintenir et d'exécuter des modèles et des programmes en utilisant les langages Python, R, SQL et SAS. Une seule application permet de combiner tous ces langages en un seul programme exécutable ou en un seul flux de travail avec un transfert transparent des données entre SAS7BDAT, Pandas et R Data Frames.
Les organisations qui ont investi de nombreuses années-hommes dans le développement de la propriété intellectuelle en utilisant le langage SAS utilisent nos outils pour continuer à maintenir et à exécuter leurs programmes existants en langage SAS sans avoir besoin d'autres produits de tiers.
Commencez dès maintenant votre parcours vers le Machine Learning
Conçues pour des personnes n'ayant pas les mêmes compétences, nos solutions d'analyse prédictive et de Machine Learning de bureau vous aideront à rapidement transformer vos données en une visibilité exploitable. Construisez rapidement des modèles prédictifs et prescriptifs qui peuvent facilement expliquer et quantifier les informations que renferment vos données.
Avec notre solution basée sur serveur, tous les calculs d'exploration de données passent du bureau au serveur au moyen de ressources de CPU et de mémoire plus puissantes et d'un stockage plus important et plus rapide. Les utilisateurs bénéficient ainsi d'une analyse des données encore plus efficace mais tout aussi approfondie. Quant au service informatique, il gagne en contrôle sur le déploiement, la sécurité et la gestion des utilisateurs, car les autorisations d'accès aux applications et aux fichiers sont contrôlées par le système d'exploitation du serveur.
Big Data et ML
Notre plateforme, qui a la préférence dans le secteur, peut gérer et traiter de grandes quantités de données, et travailler en mémoire avec d'immenses ensembles de données ; c'est pourquoi Altair est inclus dans les architectures de Big Data. Nous fournissons un outil de productivité de science des données qui s'intègre aux structures de données distribuées telles que Hadoop HDFS, Amazon S3 et d'autres systèmes de fichiers distribués à grande échelle. L'analyse peut facilement être effectuée sur des ensembles de données comportant des milliers de colonnes et des millions de lignes.
Solutions d'Altair Partner Alliance pour le Machine Learning
Altair complète notre offre d'apprentissage automatique avec la technologie partenaire de l'APA pour les données de séries temporelles, Instant Machine Learning - InstantML à travers son produit TIM Studio. TIM Studio est un outil d'analyse de données de séries temporelles de premier ordre qui aide les utilisateurs à automatiser le processus de création de modèles de données pour la prévision et la détection d'anomalies, ce qui leur permet de prendre des décisions commerciales mieux informées.
L'APA propose un certain nombre d'autres solutions partenaires d'analyse de données pour compléter son offre actuelle, qui sont toutes disponibles par le biais de votre licence Octroi de licences.
Ressources disponibles
Guide to Using Altair RapidMiner to Estimate and Visualize Electric Vehicle Adoption
Data drives vital elements of our society, and the ability to capture, interpret, and leverage critical data is one of Altair's core differentiators. While Altair's data analytics tools are applied to complex problems involving manufacturing efficiency, product design, process automation, and securities trading, they're also useful in a variety of more common business intelligence applications, too.
Explore how machine learning drives EV adoption insights - click here.
An Altair team undertook a project utilizing Altair® Knowledge Studio® machine learning (ML) software and Altair® Panopticon™ data visualization tools to investigate a newsworthy topic of interest today: the adoption level of electric vehicles, including both BEVs and PHEVs, in the United States at the county level.
This guide explains the team's findings and the process they used to arrive at their conclusions.
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.
Analytics for Heavy Equipment
Serba Dinamik is an engineering company specializing in operations and maintenance (O&M), engineering, procurement, construction and commissioning (EPCC), and IT solutions for energy exploration and production firms. Their team worked with Altair to develop a Smart Predictive Maintenance Data System (SPMDS) utilizing Knowledge Studio and Panopticon. Maintenance crews use Panopticon-powered dashboards built into SPMDS to monitor every sensor mounted on operating turbines in real time. AI models built with Knowledge Studio identify potential failures or issues that require engineering attention, and, based on that understanding, take turbines offline only when necessary.
