IBM SPSS Modeler

Générez un retour sur investissement et accélérez la création de valeur grâce à un outil de science des données intuitif par glisser-déposer
Personne assise derrière un grand écran et tapant sur un ordinateur
De l’exploration des données par glisser-déposer au machine learning

IBM SPSS Modeler est une solution de science des données et de machine learning (ML) de pointe, conçue pour aider les entreprises à accélérer la création de valeur en accélérant les tâches opérationnelles pour les data scientists. Les organisations du monde entier l’utilisent pour la préparation et la découverte de données, l’analyse prédictive, la gestion et le déploiement de modèles, et le ML pour monétiser les actifs de données.

IBM SPSS Modeler est également disponible dans IBM Cloud Pak for Data, une plateforme de données et d’IA conteneurisée qui vous permet de créer et d’exécuter des modèles prédictifs, dans n’importe quel cloud et sur site. IBM Cloud Pak for Data as a Service vous permet d’exécuter les flux Modeler sur le cloud public. Vous pouvez l’essayer gratuitement dès aujourd’hui, sans téléchargement.

  • Profitez de l’innovation basée sur l’open source, notamment R ou Python.
  • Offrez les bons outils à tous les data scientists, quelles que soient leurs compétences, programmatiques et visuelles.
  • Découvrez une approche hybride, sur site et dans le cloud public ou privé.
  • Commencez à petite échelle et évoluez vers une approche gouvernée, à l’échelle de l’entreprise.
Comment développer une IA responsable à grande échelle
Avantages pour les entreprises
Devenir opérationnel en quelques jours, et non en quelques mois ou semaines

Commencez avec la science des données basée sur l’interface graphique et les algorithmes de machine learning.

Augmenter la productivité de l’équipe de science des données

Offrez les bons outils aux codeurs, aux non-codeurs et aux analystes.

Dimensionner en toute tranquillité d’esprit

Commencez petit et évoluez avec une sécurité et une gouvernance de niveau entreprise.

Fonctionnalités
Préparation automatique des données

IBM SPSS Modeler transforme automatiquement les données dans le meilleur format pour une modélisation prédictive plus précise. Il vous suffit désormais de quelques clics pour analyser les données, identifier les correctifs, filtrer les champs et obtenir de nouveaux attributs.


Déploiement facile du modèle

De Scikit-learn et Tensorflow à IBM SPSS Modeler, enregistrez et déployez des modèles à partir des cadres de machine learning les plus populaires.


Moteur graphique puissant

Exploitez le puissant moteur graphique d’IBM SPSS Modeler pour donner vie à vos analyses. Le système intelligent de recommandation de graphiques trouve le graphique idéal pour vos données parmi des dizaines d’options, ce qui vous permet de partager vos analyses rapidement et facilement à l’aide de visualisations attrayantes.


Flux d’analyse visuelle

IBM SPSS Modeler transforme automatiquement les données dans le meilleur format pour une modélisation prédictive plus précise. Il vous suffit désormais de quelques clics pour analyser les données, identifier les correctifs, filtrer les champs et obtenir de nouveaux attributs.


Méthodes et algorithmes de machine learning

IBM SPSS Modeler prend en charge les arbres de décision, les réseaux neuronaux et les modèles de régression. Vous pouvez désormais profiter des modèles ARMA, ARIMA et de lissage exponentiel, transférer des fonctions avec prédicteurs et détection des données aberrantes, bénéficier d’ensembles et de modèles hiérarchiques, de la modélisation de machine à vecteurs de support et de la modélisation causale temporelle, et utiliser les séries temporelles et la réalité augmentée spatiale pour la prédiction spatio-temporelle. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et le renforcement permettent également l’apprentissage en profondeur.


Support des technologies open source

IBM SPSS Modeler permet d’utiliser R, Python, Spark et Hadoop pour amplifier la puissance de l’analytique. Vous pouvez également enrichir et compléter ces technologies pour une analyse plus avancée tout en conservant le contrôle.


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