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Perspectivas es un software paralelo original para construir modelos predictivos a partir de datos, automáticamente, mediante enfoques de modelado evolutivo y autoorganizado. Tomando datos observacionales que describen un problema, sistema o proceso, el software construye un modelo matemático funcional. Compatible con datos almacenados en una variedad de formatos populares (por ejemplo, Microsoft Excel), sus algoritmos de modelado autoorganizado impulsados por IA permiten a los usuarios extraer fácilmente nuevos y útiles conocimientos para apoyar la toma de decisiones.

Perspectivas introduce Sistemas de Ecuaciones, un superconjunto de Modelos Autorregresivos Vectoriales, para permitir el desarrollo de modelos a partir de datos de observación de sistemas y procesos interdependientes lineales y no lineales para un pronóstico ex ante de múltiples pasos fácil. Ejemplos acompañantes como el pronóstico de las economías nacionales de EE. UU., Japón o Alemania hasta 2021, en comparación con los pronósticos proporcionados por el Fondo Monetario Internacional, demuestran el poder y la productividad de esta destacada tecnología de modelado.

Ya sea aplicado a la predicción de ventas, pronóstico de energía, problemas de ingeniería, cambio climático, preguntas relacionadas con la salud o ciencias de la vida, o minería de colecciones de datos de agencias gubernamentales, PERSPECTIVAS abre un mundo de nuevas posibilidades para individuos, propietarios de pequeñas empresas y científicos que anteriormente solo estaban disponibles para grandes entidades que podían permitirse aplicaciones de minería de datos costosas. Los usuarios en casi cualquier campo pueden emplear el software fácil de usar para analizar conjuntos de datos ruidosos y construir modelos poderosos, que pueden ser utilizados para ayudar a obtener nuevas perspectivas sobre fenómenos complejos, predecir comportamientos futuros, simular preguntas de "qué pasaría si" e identificar métodos para controlar procesos.

Características Seleccionadas:

• Minería de conocimiento original, de alta dimensión, autoorganizada e inductiva a partir de datos de observación basada en Aprendizaje Profundo
• Sistemas de Ecuaciones para el desarrollo de modelos de sistemas y procesos interdependientes lineales y no lineales para un pronóstico ex ante de múltiples pasos fácil
• Desarrolla automáticamente modelos analíticos y conjuntos de modelos a partir de datos junto con ecuaciones matemáticas explícitas que describen los datos como una interpretación de cómo funciona el modelo
• Integra todas las tareas complejas - como la selección de variables relevantes de hasta 25,000 entradas, extracción de conocimiento, desarrollo y validación de modelos - en un proceso que lo oculta del usuario
• Clasificación sensible a la prevalencia y tecnologías de Patrones Similares secuenciales optimizadas por costos
• Despliegue de modelos y exportación a Microsoft Excel, código fuente listo para usar en Python, Objective-C, AppleScript, o TEXT para ser utilizado en Matlab