Машинное обучение

Машинное обучение (ML)

Образно говоря, машинное обучение можно описать как соединение точек. Чем больше данных вы соедините, тем лучше будете понимать, что пойдет на пользу предприятию. Мы даем предприятиям возможность извлекать ценные сведения из разных источников и разнородных данных. Средства, которые мы предлагаем бизнес-аналитикам и специалистам по обработке данных, отличаются эффективностью и простотой использования. Благодаря им специалисты любого уровня квалификации смогут изучать данные, не прибегая к программированию. Уверяем вас: средства обработки данных и машинного обучения отнюдь не должны быть сложными, чтобы обеспечить должный результат.

Комплексный прогностический анализ

Комплексный прогностический анализ

Широкий ассортимент традиционных и новейших средств — от древовидных схем принятия решений до регрессионных моделей и нейросетей — позволяет без труда изучать любые данные.

Адаптация к особенностям предприятия

Адаптация к особенностям предприятия

Наши средства позволяют применять к моделям различные бизнес-методы, а также реализовать концепцию предписывающего анализа. Благодаря им пользователи смогут решать сложнейшие проблемы, не будучи дипломированными специалистами в области статистики.

Внедрение машинного обучения в существующую инфраструктуру

Внедрение машинного обучения в существующую инфраструктуру

Простой механизм создания кода позволяет быстро создавать модели машинного обучения и внедрять их на предприятии.


Внедрение машинного обучения начинается с малого

Внедрение машинного обучения начинается с малого

Наши средства прогностического анализа и машинного обучения рассчитаны на сотрудников разных специальностей и работают на обычном ПК. Благодаря им пользователи смогут быстро извлечь из данных ценные сведения, которые помогут принять обоснованные решения в дальнейшем. Визуализация данных позволит быстро осознать их значимость. Это осознание, несомненно, станет толчком к дальнейшему внедрению анализа. Клиенты получат возможность быстро строить прогностические и предписывающие модели, с помощью которых можно оперативно оценить и истолковать ценные сведения, извлеченные из данных. Кроме того, эти сведения можно использовать и передавать другим сотрудникам как с помощью собственных моделей, так и путем экспорта в распространенные средства бизнес-анализа. Услуги компании Altair позволяют специалистам по обработке быстро и с минимальными затратами создавать эффективные прогностические модели, обеспечивающие получение ценных сведений, с учетом которых можно будет принимать выгодные деловые решения.

Скачать техническое описание
Машинное обучение: от простых средств — к более сложным

Машинное обучение: от простых средств — к более сложным

Наше серверное приложение позволяет перенести ресурсоемкие вычисления, связанные с извлечением данных, с ПК на специализированные платформы, которые отличаются мощными процессорами, большим объемом памяти, а также емкими и быстродействующими хранилищами. Благодаря им пользователи смогут эффективнее анализировать данные, ведь высокая скорость проведения анализа никоим образом не отразится на его глубине. В свою очередь, IT-специалисты получат возможность организовать более эффективное управление безопасностью, развертыванием и учетными записями пользователей, т. к. права доступа к файлам и приложениям будут контролироваться операционной системой сервиса.

Подробнее
Большие данные и машинное обучение (ML)

Большие данные и машинное обучение (ML)

Наша платформа по праву считается лучшей в отрасли. Она позволяет управлять огромными объемами данных и обеспечивает их эффективную обработку. Платформа от компании Altair может обрабатывать большие наборы данных непосредственно в оперативной памяти, поэтому ее включают в архитектуру систем обработки больших данных. Мы с радостью предоставим специалистам по обработке данных этот высокоэффективный инструмент. Клиенты по достоинству оценят нашу платформу, поскольку она легко интегрируется с Hadoop HDFS, Amazon S3 и другими крупными распределенными файловыми системами. Наша платформа позволит им без труда анализировать наборы данных, состоящие из тысяч столбцов и миллионов строк.

Подробнее

Актуальные ресурсы

Rapid Digital Transformation with AI-ML applied to Consumer Packaged Goods

In this webinar, we share our experience on the typical challenges faced by a CPG organization in the data analytics, AI, and ML context. A deep understanding of these challenges is also the key to the solution directions with the right mix of talent, tools, and technologies.

Webinars

Applying Machine Learning Augmented Simulation to Heavy Equipment

Simulation-driven design changed heavy equipment product development forever, enabling engineers to reduce design iterations and prototype testing. Increasing scientific computing power expanded the opportunity to apply analysis, making large design studies possible within the timing constraints of a program. Now engineering data science is transforming product development again. Augmented simulation features inside Altair® HyperWorks® are accelerating the design decision process with machine learning (ML). The power of ML-based AI-powered design combined with physics-based simulation-driven design leveraging the latest in high-performance computing is just being realized.

Technical Document

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.

Technical Document

Working with Imbalanced Classes in Altair® Knowledge Studio®

Most machine learning algorithms assume there are equal numbers of examples for each class in the source data. Many datasets contain substantially different numbers of records for important classes — resulting in an imbalanced class problem. Failure to handle this properly results in models with poor predictive performance. Knowledge Studio has a node specifically built to handle imbalanced class issues. In this video, you will learn how to identify an imbalanced class problem and use the software’s Handle Class Imbalance node to correct it. Refer to the Imbalanced-Learn Documentation website to learn more about the challenges related to working with imbalanced classes

Use Cases
Просмотреть все ресурсы