Maschinelles Lernen (ML)

Es geht nur darum, die Dinge zu verknüpfen. Je mehr Daten Sie verbinden, desto mehr erfahren Sie darüber, was für Ihr Unternehmen am besten ist. Wir ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus verschiedenen Datenpunkten und unterschiedlichen Daten zu generieren. Es ist effizient und benutzerfreundlich, sowohl für Business Analysts als auch für Data Scientists, und ermöglicht auch ungeübten Benutzern die Data Science-Modellierung ohne Programmierung. Schließlich müssen Data Science und maschinelles Lernen nicht kompliziert sein, um leistungsfähig zu sein.

Umfassende prädiktive Analyse

Untersuchen Sie Daten auf einfache Weise mit einer Vielzahl traditioneller und moderner statistischer Modelle, von Entscheidungsbäumen über Regressionsmodelle bis hin zu neuronalen Netzen.

Anpassen an Ihr Unternehmen

Wenden Sie Geschäftsdaten auf Modelle an und gehen Sie zu präskriptiver Analyse über. Lösen Sie komplexe Probleme strategisch, ohne ein Experte in Statistik sein zu müssen.

Bringen Sie ML in Ihre bestehende Infrastruktur ein

Eine einfache Codegenerierung bedeutet, dass Sie schnell Modelle für maschinelles Lernen erstellen und diese unternehmensweit skalieren können.

Beginnen Sie Ihre Reise zum maschinellen Lernen hier

Unsere desktopbasierten Lösungen für prädiktive Analysen und maschinelles Lernen wurden für Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten entwickelt und helfen Ihnen, aus Ihren Daten schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Beginnen Sie den Analyseprozess mit der Visualisierung Ihrer Daten, um ihre wichtigsten Merkmale schnell zu verstehen. Erstellen Sie schnell prädiktive und präskriptive Modelle, mit denen die in Ihren Daten gefundenen Erkenntnisse leicht erklärt und quantifiziert werden können. Wenden Sie diese Erkenntnisse an und teilen Sie sie mit anderen, indem Sie Modelle nativ einsetzen oder in gängige BI-Tools exportieren. Data Scientists vertrauen Altair, wenn es darum geht, auf effiziente Weise leistungsfähige und aufschlussreiche Vorhersagemodelle zu erstellen, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

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Bringen Sie maschinelles Lernen auf die nächste Stufe

Unsere serverbasierte Lösung verlagert alle Data-Mining-Berechnungen vom Desktop auf den Server und nutzt dabei leistungsfähigere CPU- und Speicherressourcen sowie einen größeren und schnelleren Speicher. Für die Anwender bedeutet dies eine noch effizientere Datenanalyse ohne Kompromisse bei der Analysetiefe. Für die IT bedeutet dies mehr Kontrolle über Bereitstellung, Sicherheit und Benutzerverwaltung, da die Berechtigungen für den Anwendungs- und Dateizugriff vom Betriebssystem des Servers gesteuert werden.

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Big Data und ML

Unsere von der Industrie bevorzugte Plattform kann riesige Datenmengen verwalten und verarbeiten. Dazu gehört die Fähigkeit, mit extrem großen Datensätzen im Speicher zu arbeiten, weshalb Altair in Big-Data-Architekturen enthalten ist. Wir stellen ein Data-Science-Produktivitätstool zur Verfügung, das sich in verteilte Datenstrukturen wie Hadoop HDFS, Amazon S3 und andere große verteilte Dateisysteme integrieren lässt. Analysen für Datensätze mit Tausenden von Spalten und Millionen von Zeilen können problemlos durchgeführt werden.

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Ausgewählte Ressourcen

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

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