Insights pour Mac

Aperçus est un logiciel parallèle original pour construire des modèles prédictifs à partir de données, automatiquement, par des approches de modélisation évolutives et auto-organisatrices. En prenant des données d'observation qui décrivent un problème, un système ou un processus, le logiciel construit un modèle mathématique fonctionnel. Compatible avec des données stockées dans une variété de formats populaires (par exemple, Microsoft Excel), ses algorithmes de modélisation auto-organisants alimentés par l'IA permettent aux utilisateurs d'extraire facilement de nouvelles connaissances utiles pour soutenir la prise de décision.

Aperçus introduit des systèmes d'équations, un sur-ensemble de modèles autorégressifs vectoriels, pour permettre le développement de modèles à partir de données d'observation de systèmes et de processus interdépendants linéaires et non linéaires pour une prévision ex ante multi-étapes facile. Des exemples accompagnants tels que la prévision des économies nationales des États-Unis, du Japon ou d'Allemagne jusqu'en 2021, comparés aux prévisions fournies par le Fonds Monétaire International, démontrent la puissance et la productivité de cette technologie de modélisation exceptionnelle.

Que ce soit appliqué à la prévision des ventes, à la prévision énergétique, à des problèmes d'ingénierie, aux questions liées au changement climatique, à la santé ou aux sciences de la vie, ou à l'exploration de collections de données provenant d'agences gouvernementales, APÉRÇUS ouvre une richesse de nouvelles possibilités pour les particuliers, les propriétaires de petites entreprises et les scientifiques qui n'étaient auparavant disponibles que pour de grandes entités pouvant se permettre des applications coûteuses d'exploration de données. Les utilisateurs dans presque tous les domaines peuvent utiliser le logiciel facile à utiliser pour analyser des ensembles de données bruyantes et construire des modèles puissants, qui peuvent être utilisés pour aider à obtenir de nouvelles perspectives sur des phénomènes complexes, prédire des comportements futurs, simuler des questions "et si", et identifier des méthodes de contrôle des processus.

Fonctionnalités sélectionnées :

• Extraction de connaissances inductives originale, à haute dimension, auto-organisante à partir de données d'observation basées sur l'apprentissage profond
• Systèmes d'équations pour le développement de modèles de systèmes et de processus interdépendants linéaires et non linéaires pour une prévision ex ante multi-étapes facile
• Développe automatiquement des modèles analytiques et des ensembles de modèles à partir de données ainsi que des équations mathématiques explicites qui décrivent les données comme une interprétation de la façon dont le modèle fonctionne
• Intègre toutes les tâches complexes - telles que la sélection de variables pertinentes à partir de jusqu'à 25 000 entrées, l'extraction de connaissances, le développement et la validation de modèles - en un seul processus qui le cache à l'utilisateur
• Technologies de classification sensibles aux coûts et à la prévalence et de modèles similaires séquentiels
• Déploiement de modèles et exportation vers Microsoft Excel, code source Python, Objective-C, AppleScript prêt à l'emploi, ou TEXT à utiliser dans Matlab