IBM SPSS Modeler è una soluzione leader di visual data science e machine learning (ML) progettata per aiutare le aziende ad accelerare il time to value velocizzando le attività operative dei data scientist. È utilizzata dalle organizzazioni di tutto il mondo per la preparazione e il rilevamento dei dati, l'analitica predittiva, la gestione e l'implementazione di modelli e il machine learning per monetizzare le risorse dati.
IBM SPSS Modeler è anche disponibile all'interno di IBM Cloud Pak for Data, una piattaforma containerizzata di dati e AI che consente di costruire ed eseguire modelli predittivi in qualsiasi ambiente cloud e on-premise. IBM Cloud Pak for Data as a Service consente di eseguire i flussi di Modeler sul cloud pubblico. Puoi provarlo subito gratuitamente e senza dover effettuare il download.
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IBM SPSS Modeler trasforma automaticamente i dati nel formato migliore per una modellazione predittiva più accurata. Ora bastano pochi clic per analizzare i dati, identificare le correzioni, escludere i campi e ricavare nuovi attributi.
Da Scikit-learn e TensorFlow a IBM SPSS Modeler, salva e implementa modelli dai framework di machine learning più diffusi.
Sfrutta il potente motore grafico di IBM SPSS Modeler per dare vita ai tuoi insight. Il suggeritore di grafici intelligente trova il grafico perfetto per i tuoi dati tra decine di opzioni, consentendoti di condividere i tuoi insight in modo rapido e semplice attraverso visualizzazioni accattivanti.
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IBM SPSS Modeler supporta alberi decisionali, reti neurali e modelli di regressione. Ora puoi sfruttare ARMA, ARIMA e il livellamento esponenziale, le funzioni di trasferimento con predittori e il rilevamento degli outlier, trarre vantaggio da modelli ensemble e gerarchici, da macchine a vettori di supporto e dalla modellazione causale temporale e impiegare serie storiche e AR spaziale per la previsione spaziotemporale. Inoltre, anche le reti generative avversarie (GAN) e il rinforzo facilitano il deep learning.
IBM SPSS Modeler consente di utilizzare R, Python, Spark e Hadoop per amplificare la potenza di analytics. È inoltre possibile estendere e integrare queste tecnologie per un'analytics più avanzata, mantenendo il controllo.
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