IBM® SPSS Modeler es una solución visual líder en ciencia de datos y aprendizaje automático (ML) diseñada para ayudar a las empresas a acelerar el tiempo de obtención de valor agilizando las tareas operativas de los expertos en datos. Organizaciones de todo el mundo lo utilizan para la preparación y el descubrimiento de datos, la analítica predictiva, la gestión y la implementación de modelos y ML para monetizar los activos de datos.
IBM® SPSS Modeler también está disponible dentro de IBM® Cloud Pak for Data, una plataforma de datos e IA en contenedores que le permite crear y ejecutar modelos predictivos en cualquier lugar, en cualquier nube y en sus instalaciones. IBM® Cloud Pak for Data as a Service le permite ejecutar flujos de Modeler en la nube pública. Puede probarlo hoy mismo sin coste alguno y sin necesidad de descarga.
- Aproveche la innovación basada en código abierto, incluyendo R o Python.
- Capacite a los expertos en datos de todas las habilidades (programáticas y visuales).
- Explore un enfoque híbrido (en las instalaciones y en la nube pública o privada).
- Empiece poco a poco y vaya escalando hasta llegar a un enfoque gobernado en toda la empresa.
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Empiece a pequeña escala y expándase con seguridad y gobierno de clase empresarial.
IBM® SPSS Modeler transforma automáticamente los datos en el mejor formato para el modelado predictivo más preciso. Ahora solo necesitará unos pocos clics para analizar los datos, identificar correcciones, filtrar campos y derivar nuevos atributos.
Desde Scikit-learn y TensorFlow hasta IBM® SPSS Modeler, guarde e implemente modelos de los marcos de aprendizaje automático más populares.
Aproveche el potente motor gráfico de IBM® SPSS Modeler para dar vida a sus conocimientos. El recomendador inteligente de gráficos encuentra el gráfico perfecto para sus datos entre docenas de opciones, para que pueda compartir sus conocimientos de forma rápida y sencilla utilizando visualizaciones atractivas.
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IBM® SPSS Modeler es compatible con árboles de decisión, redes neuronales y modelos de regresión. Ahora puede aprovechar ARMA, ARIMA y el suavizado exponencial; funciones de transferencia con predictores y detección de valores atípicos; beneficiarse de modelos de conjunto y jerárquicos; máquina de vectores de soporte y modelado causal temporal; y emplear series temporales y AR espacial para la predicción espaciotemporal. Las redes generativas adversativas (RGA) y el refuerzo también permiten el deep learning.
IBM® SPSS Modeler permite el uso de R, Python, Spark y Hadoop para amplificar la potencia de la analítica. También puede ampliar y complementar estas tecnologías para una analítica más avanzada manteniendo el control.
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