يُعد IBM SPSS Modeler أحد الحلول الرائدة في مجال علم البيانات المرئية والتعلم الآلي (ML)، وهو مصمَّم لمساعدة المؤسسات على تسريع الوقت المناسب للقيمة من خلال تسريع وتيرة المهام التشغيلية لعلماء البيانات. وتستخدمه المؤسسات في جميع أنحاء العالم لإعداد البيانات واكتشافها، وفي التحليلات التنبؤية، وإدارة النماذج ونشرها، والتعلّم الآلي (ML) لتحقيق الربح المادي من أصول البيانات.
يتوفر IBM SPSS Modeler أيضًا ضمن IBM Cloud Pak for Data، وهي عبارة عن منصة للذكاء الاصطناعي والبيانات المعبأة في حاويات تمكّنك من بناء النماذج التنبؤية وتشغيلها في أي مكان — على أي تقنية سحابية ومحليًا. تمكّنك منصة IBM Cloud Pak for Data كخدمة تشغيل تدفقات Modeler على تقنية السحابة العامة. يمكنك تجربتها اليوم دون أي تكلفة ودون الحاجة إلى التنزيل.
ابدأ في استخدام علم البيانات المستند إلى واجهة المستخدم الرسومية وخوارزميات التعلّم الآلي.
تمكين المبرمجين وغير المبرمجين والمحلِّلين.
ابدأ على نطاق صغير ثم وسِّع النطاق مع الأمن والحوكمة على مستوى المؤسسة.
يعمل IBM SPSS Modeler على تحويل البيانات تلقائيًا إلى أفضل تنسيق للحصول على نماذج تنبؤية أكثر دقة. ولا يتطلب الأمر الآن سوى بضع نقرات من أجل تحليل البيانات وتحديد الإصلاحات وحجب الحقول واستخلاص سمات جديدة.
بداية من Scikit-learn وTensorFlow ووصولاً إلىIBM SPSS Modeler، يمكنك حفظ النماذج ونشرها من أكثر أُطر العمل شيوعًا في مجال التعلّم الآلي.
استفِد من محرك الرسومات القوي في IBM SPSS Modeler لإخراج الرؤى الخاصة بك إلى النور. تعثر أداة اقتراحات المخططات الذكية على المخطط المثالي لبياناتك من بين عشرات الخيارات، حتى تتمكن من مشاركة الرؤى الخاصة بك بسرعة وسهولة باستخدام عروض تصويرية مقنعة.
يعمل IBM SPSS Modeler على تحويل البيانات تلقائيًا إلى أفضل تنسيق للحصول على نماذج تنبؤية أكثر دقة. ولا يتطلب الأمر الآن سوى بضع نقرات من أجل تحليل البيانات وتحديد الإصلاحات وحجب الحقول واستخلاص سمات جديدة.
يدعم IBM SPSS Modeler مخططات تسلسل القرار والشبكات العصبية ونماذج الانحدار. يمكنك الآن الاستفادة من نموذج التحليل بالتراجع وبالمتوسط المتحرك (ARMA) ونموذج الانحدار الذاتي المتكامل والمتوسط المتحرك (ARIMA) والتسوية الأُسّية؛ ونقل الوظائف من خلال كشف القيم الخارجية وعوامل التنبؤ؛ والاستفادة من النماذج المجمّعة والهرمية؛ ودعم آلة المتجهات والنمذجة السببية الزمنية؛ واستخدام السلاسل الزمنية والواقع المعزّز المكاني للتنبؤ الزماني المكاني. تعمل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) والتعلّم التعزيزي أيضًا على تمكين التعلم العميق.
يتيح IBM SPSS Modeler استخدام لغتي البرمجة R و Python وبرنامجي Spark و Hadoop لتعزيز قوة التحليلات. يمكنك أيضًا توسيع نطاق هذه التقنيات واستكمالها للحصول على تحليلات أكثر تقدمًا مع الحفاظ على التحكم.