Beschreibung
Altair Knowledge Studio wurde entwickelt, um Data Science zu demokratisieren, indem eine visuelle Schnittstelle zum Erstellen prädiktiver und präskriptiver Modelle bereitgestellt wird. Benutzer können Modelle interaktiv erstellen, um sicherzustellen, dass sie die Leistungsanforderungen erfüllen und mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Die Plattform unterstützt Drag-and-Drop-Workflows, die es Geschäftsbenutzern ermöglichen, schnell Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Probleme zu lösen. Sie ist für verschiedene Branchen geeignet, einschließlich Kreditrisikomanagement, Betrugserkennung, Marketinganalytik und Produktlebenszyklusgestaltung.
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Die Plattform bietet sowohl No-Code- als auch Low-Code-Entwicklung, sodass Benutzer analytische Modelle visuell erstellen und bei Bedarf benutzerdefinierten Code integrieren können. Modelle können in verschiedene Programmiersprachen konvertiert werden, was die Bereitstellung in Produktionsumgebungen erleichtert. Für Benutzer, die Programmierung bevorzugen, unterstützt Altair Knowledge Studio Code-Knoten, in denen SAS, Python und R geschrieben und ausgeführt werden können. Diese Knoten sind wiederverwendbar und teilbar, was die Zusammenarbeit fördert.
Altair Knowledge Studio unterstützt auch das Champion/Challenger-Modell-Testing, das es Benutzern ermöglicht, Modelle anhand von Leistungskennzahlen wie AUC und KS-Statistiken zu vergleichen. Die patentierten interaktiven Entscheidungsbäume sind entscheidend für die Erstellung erklärbarer Modelle, insbesondere in Anwendungsfällen wie Kreditrisiko und Betrugsanalytik. Die Plattform gewährleistet Transparenz, indem sie es Benutzern ermöglicht, zu verstehen, wie Modelle funktionieren, und dabei eine hohe Leistung und Genauigkeit im maschinellen Lernen aufrechterhält.
- KategorieMachine-Learning-Plattformen
- PreismodellVertrieb kontaktieren
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
Altair Knowledge Studio's Kernfunktionen
No-Code/Low-Code-Entwicklung
Visuelle Schnittstelle zum Modellbau
Drag-and-Drop-Workflows
Interaktive Entscheidungsbäume
Champion/Challenger-Modell-Testing
Code-Knoten für SAS, Python, R
Modellkonvertierung in Programmiersprachen
Wiederverwendbare und teilbare Code-Knoten
Integrierter Modellanalysator-Knoten
Erklärbare ML-Modelle
Wie verwendet man Altair Knowledge Studio?
Konfigurieren: Entscheidungsbäume und Workflows einrichten
Verwenden: Modelle mit der Drag-and-Drop-Schnittstelle erstellen
Optimieren: Modelle mit der Champion/Challenger-Konfiguration testen
Bereitstellen: Modelle in Programmiersprachen konvertieren
Altair Knowledge Studio's Anwendungsfälle
- Kreditrisikomanagement
- Betrugserkennung
- Marketinganalytik
- Produktlebenszyklusgestaltung
- Kundenbindungsprogramme
