AI 預測分析與機器學習

如何使用機器學習進行 AI 預測分析？

機器學習簡單定義就是: 利用資料訓練出模型,然後利用模型進行分析與預測。機器學習不是基於程式設計形成的結果,因此它的處理不是因果的邏輯,而是通過歸納思想得出的相關性結論。

機器學習的完整過程：

首先,具備大量的歷史資料,且是可用的高品質資料;

然後,將這些資料通過機器學習演算法進行處理,這個過程在機器學習中叫做“訓練”,處理的結果可以被我們用來對新的資料進行預測,這個結果一般稱之為“模型”。對新資料的預測過程在機器學習中叫做“預測”。

“訓練”與“預測”是機器學習的兩個過程,“模型”則是過程的中間輸出結果,“訓練”產生“模型”, “模型”指導“預測”。

因此,機器學習 = 資料 + 特徵(或變數) + 模型。

Altair Knowledge Studio 是一個專業的機器學習,預測分析和資料科學工具,可以讓使用者在無任何編碼的情況下,以視覺化的、互動式的操作方式進行建模和分析,並把訓練好的模型自動生成各種語言和代碼,方便進行下一步的部署。Knowledge Studio自帶多種模型,便於使用者根據需要自主選擇,同時,自動機器學習模型更是方便對演算法不是很擅長的使用者使用,可以自動選擇多個模型,並找出最優結果。

如何進行 AI 模型部署？

對於經過機器學習訓練好的模型,可以非常方便地部署到實際的系統中,並持續地監控模型的行為。

Altair Knowledge Studio 可以把各種機器學習模型自動生成代碼,比如 Python、R、JAVA、SQL 或其它商業工具的語言。

Altair Knowledge Studio 預測分析和機器學習平台

Altair 的開放、靈活的預測分析平臺 Knowledge Studio 是為資料科學家和業務分析師設計的。其行業領先的可視化分析建模方法使資料科學團隊能夠創建高品質的機器學習和人工智慧模型。Knowledge Studio 協作式的機器學習方法使您的資料科學家和業務使用者盡可能減少與創建管理和治理資料集相關的重複操作,在整個企業中共用知識, 並重複使用連接模型工作流中的步驟,以更快地分析和共用見解。

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