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Altair veröffentlicht neue Version von Altair® Knowledge Studio®, der marktführenden Lösung für Machine Learning und Predictive Analytics

Altair, (Nasdaq: ALTR) ein weltweit agierendes Technologieunternehmen, das Lösungen für die Bereiche Produktentwicklung, High-Performance Computing (HPC) und Data Analytics anbietet, hat eine neue Version von Altair Knowledge Studio veröffentlicht, die noch mehr Geschwindigkeit, Flexibilität und Transparenz in die Prozesse der Datenmodellierung und der vorausschauenden Analyse bringt.

?Als leistungsstarke Lösung, die gleichermaßen von Datenwissenschaftlern und Wirtschaftsanalysten genutzt werden kann, nimmt Knowledge Studio im Bereich Data Science und Machine Learning weiterhin eine marktführende Stellung ein?, sagte Sam Mahalingam, Chief Technology Officer bei Altair. ?Ohne dass auch nur eine einzige Codezeile benötigt wird, visualisiert Knowledge Studio in kürzester Zeit Daten und liefert umgehend verständliche Erkenntnisse?.

Knowledge Studio steht einem breiten Publikum an Wirtschaftsanalysten und Datenwissenschaftlern zur Verfügung, die in Bereichen wie Betrugsprävention, Optimierung von Datenerhebungen, Marketing, Vertrieb, CRM-Analyse, Produktdesign und Engineering arbeiten. Die Software setzt nun automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ein, um den Modellierungsprozess zu optimieren und seinen Anwendern gleichzeitig umfassende, einzigartige Einblicke und ein tiefgreifendes Verständnis darüber zu bieten, wie Ergebnisse erzielt werden.

Optimierung des gesamten Arbeitsablaufs in Minutenschnelle

Knowledge Studio genießt einen ausgezeichneten Ruf für modernste Funktionalität, einen hochgradig konfigurierbaren Ansatz für die Grundeinstellungen und eine leichte Bedienbarkeit. Die neue Version ist über das flexible, Unit-basierte Altair Lizenzmodell verfügbar und rationalisiert den gesamten Workflow. Zunächst werden Daten automatisch verbessert, indem fehlende Werte ersetzt und Ausreißer berücksichtigt werden. Anschließend erstellt und vergleicht AutoML viele verschiedene statistische Modelle, um die bestmögliche Ergebnisqualität zu erreichen. Im Vergleich zu manuellen Ansätzen werden Ergebnisse in Minuten statt in Stunden optimiert. Eine erhöhte Transparenz gibt auch dem Citizen Data-Analysten die Möglichkeit und Freiheit, sich schnell einen Überblick zu verschaffen. Eine verbesserte Steuerung erlaubt es den Datenwissenschaftlern, Modelle anzupassen und die Genauigkeit zu verbessern.

Klare Sicht für Datenmodellierung durch maschinelles Lernen

Im Gegensatz zu Wettbewerbsprodukten verfolgt Knowledge Studio keinen ?Black Box?-Ansatz, der den Nutzer ausschließt. Ganz im Einklang mit den Prinzipien verantwortlicher und erklärbarer künstlicher Intelligenz (KI), bringt Knowledge Studio Licht in die inneren Abläufe der Modellentwicklung. Obwohl die Modelle automatisiert entwickelt werden, vermittelt eine verständliche KI den Anwendern die Gewissheit, dass der Prozess unabhängig vom Modelltyp leicht verstanden, interpretiert und ausgewertet werden kann.

Weitere neue Funktionen von Knowledge Studio umfassen:

Automatisierte Python-Code-Generierung, die alle statistischen Modellierungen unterstützt – einsatzbereite Modelle können schnell und ohne Programmierkenntnisse erstellt werden.

Direkter Datenexport zu Altair Monarch, dem branchenführenden Werkzeug zur Datenaufbereitung von Altair.

Unterstützung für R-Code Version 4.0 und höher.

Für weitere Informationen besuchen Sie altair.com/knowledge-studio.

Altair ist ein weltweit agierendes Technologieunternehmen, das Software- und Cloud-Lösungen für die Bereiche Produktentwicklung, High-Performance Computing (HPC) und Data Analytics anbietet. Altair ermöglicht es Organisationen aus verschiedensten Industriezweigen, in einer vernetzten Welt konkurrenzfähiger zu werden und dabei gleichzeitig eine nachhaltigere Zukunft zu gestalten. Weitere Informationen erhalten Sie unter: www.altair.de.

Posted by on 20. Juli 2020. Filed under Softwareindustrie. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0. You can leave a response or trackback to this entry

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