Maschinelles Lernen (ML)
Es geht nur darum, Datenpunkte miteinander zu verknüpfen. Je mehr Daten Sie miteinander verknüpfen, desto mehr erfahren Sie, was das Beste für Ihr Unternehmen ist. Wir ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus verschiedenen Datenpunkten und unterschiedlichen Daten zu gewinnen. Es ist effizient und benutzerfreundlich, sowohl für Geschäftsanalysten als auch für Datenwissenschaftler und ermöglicht die Modellierung von Datenwissenschaft auf allen Kompetenzstufen, ohne dass man programmieren muss. Schließlich müssen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen nicht komplex sein, um leistungsstark zu sein.
Umfassende prädiktive Analyse
Untersuchen Sie auf einfache Weise Daten mit einer Vielzahl traditioneller und moderner statistischer Modelle, von Entscheidungsbäumen über Regressionsmodelle bis hin zu neuronalen Netzen.
Angepasst an Ihr Unternehmen
Wenden Sie Unternehmensdaten auf Modelle an und machen Sie sich vorausschauende Analysen zunutze. Lösen Sie komplexe Probleme strategisch, ohne ein Experte in Statistik sein zu müssen.
ML auf Ihre bestehende Infrastruktur erweitern
Dank der einfachen Codegenerierung können Sie schnell Modelle für maschinelles Lernen erstellen und diese in Ihrem Unternehmen skalieren.
Programmiersprachen kombinieren
Erstellen Sie datenzentrische Anwendungen mit den für diese Aufgabe am besten geeigneten Programmiersprachen und kombinieren Sie Syntax aus verschiedenen Sprachen in einer einzigen Anwendung. Mit unseren No-Code-Tools und Code Modulen können Sie Modelle und Programme in den Sprachen Python, R, SQL und SAS erstellen, pflegen und ausführen. Nutzen Sie eine einzige Umgebung, die all diese Sprachen in einem einzigen ausführbaren Programm oder Workflow mit nahtlosem Datentransfer zwischen SAS7BDAT, Pandas und R Data Frames zusammenfasst.
Unternehmen, die viele Mannjahre in die Entwicklung von Intelectual Property (IP) unter Verwendung der SAS-Sprache investiert haben, nutzen unsere Tools, um ihre bestehenden SAS-Programme weiterhin zu pflegen und auszuführen, ohne dass sie weitere Produkte von Drittanbietern benötigen.
Beginnen Sie Ihren Weg zum maschinellen Lernen hier
Unsere Desktop-basierten Lösungen für prädiktive Analysen und maschinelles Lernen wurden für Menschen mit unterschiedlichen Qualifikationen entwickelt und helfen Ihnen, schnell umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Erstellen Sie schnell prädiktive und präskriptive Modelle, mit denen sich die in Ihren Daten gefundenen Erkenntnisse leicht erklären und quantifizieren lassen.
Unsere serverbasierte Lösung verlagert alle Data-Mining-Berechnungen vom Desktop auf den Server und nutzt so leistungsfähigere CPU- und Speicherressourcen sowie einen größeren und schnelleren Speicher. Für die Nutzer bedeutet dies eine noch effizientere Datenanalyse, ohne dabei Kompromisse bei der Analysetiefe einzugehen. Für die IT-Abteilung bedeutet dies mehr Kontrolle über Bereitstellung, Sicherheit und Benutzerverwaltung, da die Berechtigungen für den Anwendungs- und Dateizugriff vom Betriebssystem des Servers gesteuert werden.
Big Data und ML
Unsere branchenweit bevorzugte Plattform ist in der Lage, große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten. Dazu gehört auch die Fähigkeit, mit extrem großen Datensätzen im Arbeitsspeicher zu arbeiten, weshalb Altair Lösungen in Big Data-Architekturen eingesetzt werden. Wir bieten ein Produktivitätswerkzeug für die Datenwissenschaft, das sich mit verteilten Datenstrukturen wie Hadoop HDFS, Amazon S3 und anderen großen verteilten Dateisystemen integrieren lässt. Analysen können problemlos an Datensätzen mit Tausenden von Spalten und Millionen von Zeilen durchgeführt werden.
Altair Partner Alliance Lösungen für maschinelles Lernen
Altair ergänzt sein Angebot im Bereich des maschinellen Lernens mit der Technologie der APA-Partner für Zeitreihendaten, Instant Machine Learning - InstantML über das Produkt TIM Studio. TIM Studio ist ein erstklassiges Tool für die Analyse von Zeitreihendaten, das den Anwendern hilft, den Prozess zur Erstellung von Datenmodellen für Prognosen und die Erkennung von Anomalien zu automatisieren, um fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Die APA bietet eine Reihe weiterer Partnerlösungen für die Datenanalyse an, die unser derzeitiges Angebot ergänzen und die alle über Ihre Altair Units Lizenz verfügbar sind.
Ausgewählte Ressourcen
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.
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.
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.
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.
