Fiyatlandırma puanı

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Fiyatlandırma Profili

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, kullanıcıların veri yönetiminden model geliştirme ve dağıtıma kadar tüm makine öğrenimi işlemlerini basit ve otomatik bir şekilde yürütmeleri için hem görsel hem de programlama arayüzleri sağlayan bir makine öğrenimi uygulamasıdır.

Merkez Konum

Cary, Kuzey Karolina, ABD

Kategori:

YAPAY ZEKA

Önemli Çıkarımlar

Uçtan Uca Veri Bilimi Platformu

SAS VDMML, veri hazırlama ve keşfetmeden model oluşturma, değerlendirme, dağıtım ve izlemeye kadar tüm veri bilimi yaşam döngüsünü destekler. Kullanıcıların kolaylaştırılmış, kullanıcı dostu bir ortamda makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve doğrulamasına yardımcı olur.

Görsel Arayüz

SAS VDMML, kullanıcıların kapsamlı kodlamaya ihtiyaç duymadan verileri keşfetmesini, tahmine dayalı modeller oluşturmasını ve makine öğrenimi iş akışlarını dağıtmasını kolaylaştıran görsel bir arayüz içerir. Sürükle ve bırak arayüzü, kullanıcıların basit işaretle ve tıkla eylemleriyle veri düzenleme, özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirme gibi görevleri gerçekleştirmelerine olanak tanır.

AutoML

AutoML özellikleri, kullanıcıların minimum manuel müdahale ile hızlı bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır. SAS VDMML otomatik olarak en iyi algoritmaları seçebilir, hiperparametreleri optimize edebilir ve en iyi performans gösteren modeli bulmak için çapraz doğrulama gerçekleştirebilir.

Ürüne Genel Bakış

SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML), SAS (Statistical Analysis System) tarafından sağlanan ve veri bilimcilerin, analistlerin ve makine öğrenimi uygulayıcılarının uçtan uca veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zeka modeli geliştirme görevlerini yerine getirmelerini sağlayan kapsamlı bir yazılım paketidir.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, kuruluşların verilerinden içgörüleri ortaya çıkarmasına ve makine öğrenimi modellerini üretime kolaylıkla dağıtmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

İÇGÖRÜLER

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi fiyatlandırması hakkındaki görüşlerimiz

Demo mevcut

Ücretsiz eğitim

Özel alıntılar

Mevcut Fiyatlandırma Modelleri

SAS Visual Data Mining and Machine Learning'in maliyeti nedir?

SAS Visual Data Mining and Machine Learning, maliyetler şirket büyüklüğü, seçilen ürünler ve özel gereksinimler gibi faktörlere bağlı olarak değişebileceğinden fiyatlandırmasını web sitesinde kamuya açıklamaz. En doğru ve kişiselleştirilmiş fiyatlandırma bilgileri için SAS Visual Data Mining and Machine Learning ile doğrudan web sitesi üzerinden iletişime geçmek veya bir satış temsilcisiyle görüşmek en iyisidir.

Kullanıcılar SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi fiyatlandırması hakkında ne diyor?

Ruchi S.

SAS, sadece birkaç satır kodla SAS Viya ve Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi aracılığıyla veri iyileştirme, makro programlama, gelişmiş analitik, yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri için eksiksiz dahili algoritma sağlar.

Khaled E.

Bulut tabanlı olması, yüksek Bütünleştirilebilirlik, bir noktaya kadar kullanım kolaylığı, çok çeşitli önceden oluşturulmuş özellikler ve araçlar, sağlamlık ve destek.

Deep P.

Geçen yıldan beri SAS Viya kullanıyorum ve büyük veriyle çok iyi başa çıkabiliyor. Farklı raporlama ve gösterge tabloları yaptım, kullanımı çok kolay ve hızlı. Ayrıca platformun makine öğrenimi işlevini de kullandım ve bu da çok güçlü.

Kumar S.

Kullanıcıların herhangi bir çaba harcamadan verileri görselleştirmesine yardımcı olur, bu da işi daha kolay hale getirir.

Gaurav A.

Sas görsel veri bilimi stüdyosunu kullanmak, çeşitli iş analizleri ve vaka çalışmaları için karmaşık ve organize olmayan verileri temizlememe yardımcı oldu.

Ruchi S.

Kumar S.

Kullanıcıların herhangi bir çaba harcamadan verileri görselleştirmesine yardımcı olur, bu da işi daha kolay hale getirir.

Khaled E.

Bulut tabanlı olması, yüksek Bütünleştirilebilirlik, bir noktaya kadar kullanım kolaylığı, çok çeşitli önceden oluşturulmuş özellikler ve araçlar, sağlamlık ve destek.

Gaurav A.

Sas görsel veri bilimi stüdyosunu kullanmak, çeşitli iş analizleri ve vaka çalışmaları için karmaşık ve organize olmayan verileri temizlememe yardımcı oldu.

Deep P.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Fiyatlandırma Değerlendirmesi

Dağıtım ve İzleme: 4.8/5

SAS VDMML, modelleri üretim ortamlarına dağıtmak için araçlar sağlayarak kuruluşların makine öğrenimi çözümlerini operasyonel hale getirmesini kolaylaştırır. Model izleme araçları, zaman içinde model performansının izlenmesine yardımcı olarak dağıtılan modellerin doğru ve güvenilir sonuçlar vermeye devam etmesini sağlar.

İşbirliği ve Paylaşım: 4.7/5

SAS VDMML, veri bilimcileri ve analistlerden oluşan ekiplerin projeleri, iş akışlarını ve modelleri paylaşmasına olanak tanıyan işbirliğine dayalı özellikler içerir. Bu, ekip çalışmasını teşvik eder ve model geliştirme ve dağıtımında tutarlılığın korunmasına yardımcı olur.

Ölçeklenebilirlik ve Entegrasyon: 4.9/5

SAS VDMML, büyük ölçekli verileri ve yüksek performanslı bilgi işlemi işlemek için tasarlanmıştır. Şirket içinde veya bulutta kurulabilir ve hem tek düğümlü hem de dağıtılmış ortamlar için optimize edilmiştir. Yüksek performanslı analitiği, dağıtılmış işlemeyi ve ölçeklenebilirliği destekleyen buluta özgü bir mimari olan SAS Viya ile entegre olur.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Fiyatlandırması Hakkında SSS

SAS VDMML derin öğrenme için kullanılabilir mi?

Evet, SAS VDMML görüntü tanıma, doğal dil işleme ve zaman serisi tahmini gibi görevler için sinir ağları da dahil olmak üzere derin öğrenme modellerini destekler. Kullanıcıların karmaşık modeller oluşturmasına ve eğitmesine olanak tanıyan çeşitli derin öğrenme mimarileri ve optimizasyon teknikleri içerir.

SAS VDMML'de Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) nedir?

SAS VDMML'deki AutoML, makine öğrenimi işlem hattındaki aşağıdaki gibi temel görevleri otomatikleştirir:

- Algoritma seçimi: Eldeki verilere ve göreve göre en iyi makine öğrenimi algoritmasını otomatik olarak seçer.
- Hiperparametre ayarlama: En iyi model hiperparametreleri kümesini otomatik olarak arar.
- Model değerlendirme: Otomatik olarak çapraz doğrulama gerçekleştirir ve en iyi modeli seçmek için performans ölçümleri sağlar.

SAS VDMML hem küçük hem de büyük veri kümeleri için uygun mu?

Evet, SAS VDMML büyük ölçekli verileri işlemek için tasarlanmıştır. Bulut tabanlı platformlar (örn. SAS Viya) gibi dağıtılmış bilgi işlem ortamları için optimize edilmiştir ve büyük veri kümelerini barındıracak şekilde ölçeklenebilir. Ayrıca Hadoop ve Spark gibi büyük veri teknolojileriyle entegrasyonu da destekler.

Veri görselleştirme için SAS VDMML kullanabilir miyim?

Evet, SAS VDMML veri görselleştirme ve keşif için yerleşik araçlar içerir. Veri dağılımlarının, korelasyonların ve model sonuçlarının etkileşimli görselleştirmelerini sağlayarak kullanıcıların model oluşturmadan önce verileri kolayca anlamalarına ve yorumlamalarına olanak tanır. Ayrıca, daha gelişmiş raporlama ve gösterge tablosu oluşturma için SAS Visual Analytics entegre edilebilir.