Machine Learning
Zugänglich. Erklärbar. Leistungsstark.
Zugänglich. Erklärbar. Leistungsstark.
Skalieren Sie Data Science mit automatisiertem Machine Learning (AutoML) und Feature Engineering unternehmensweit, damit Fachleute in der Lage sind, schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Statt bei der Programmierung komplexer Modelle auf Data Scientists angewiesen zu sein, können Sie Machine-Learning-Modelle mit einer angeleiteten Benutzererfahrung schnell erstellen, validieren, iterieren und untersuchen.
Mit der automatisierten Erkenntnisgewinnung von Alteryx Machine Learning können Sie verborgene Signale und wichtige Beziehungen in Ihren Daten schnell aufdecken.
Ohne Stakeholder jedoch kann ML keine Wirkung erzielen. Stellen Sie mit interaktiven und exportierbaren Visualisierungen im gesamten Unternehmen schnell Erkenntnisse und Ergebnisse bereit, die das Unternehmen verstehen und auf die es sich verlassen kann. Alteryx Machine Learning macht Machine Learning intuitiv und erklärbar.
Deep Features Synthesis ist eine automatisierte Feature-Engineering-Methode, die hochwertige Eigenschaften (Features) erkennt, indem sie auf den Beziehungen in Ihren Daten aufbaut. Neue Eigenschaften werden Teil der untersuchten Kandidatenmodelle, einschließlich gängiger Algorithmen wie xgBoost, LightGBM und ElasticNet.
Durch die Bereitstellung eines Satzes aus sorgfältig ausgewählten, robusten Algorithmen unterstützt Alteryx Machine Learning Sie dabei, Modelle zu erstellen, die Ihr Unternehmen verstehen, erklären und für die Entscheidungsfindung verwenden kann.
Ohne ein interpretierbares Modell sind Ihre Ergebnisse innerhalb eines Unternehmens nicht von Nutzen. Unabhängig davon, ob Sie interne Richtlinien oder externe Vorschriften einhalten müssen, schafft es Vertrauen und Transparenz, erklären zu können, wie sich ein Modell verhält und warum bestimmte Prognosen erstellt werden.
Mit Alteryx Machine Learning können Benutzer:innen die Bedeutung von Eigenschaften, partielle Abhängigkeitsdiagramme und die Shapley-Impact-Analyse betrachten und Simulationen untersuchen, um besser zu verstehen, wie sich Modelle verhalten und wie Prognosen erstellt werden.
Open-Source-Technologien sind für die Beschleunigung von Innovation unverzichtbar. Deswegen basieren viele der in Alteryx Machine Learning verwendeten Methoden auf Alteryx Open-Source-Paketen. Dazu gehören Woodwork, Compose, Featuretools und EvalML, die alle auf GitHub verfügbar sind.
Mit über einer Million Downloads vertrauen Data Scientists weltweit auf diese Methoden, was sie zu einer hervorragenden Grundlage für Ihre Machine-Learning-Bemühungen macht.
Ohne eine angemessene Datenvorbereitung kann Ihr Machine Learning-Algorithmus nicht gut funktionieren.
Statt Ihre Daten für Machine Learning manuell zu untersuchen und umzuwandeln, können Sie direkt mit der Modellierung beginnen, indem Sie die Vorbereitung der Trainingsdaten mit einer nativen Integration in Alteryx Designer automatisieren, unserer Self-Service-Lösung für Datenvorbereitung und -analyse.
Die Erstellung einer Prognose ist erst der Anfang. Alteryx Machine Learning umfasst auch integrierte Datenzustandsprüfungen und bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Bereitschaft zur Modellierung.
Wandeln Sie Ihre Machine-Learning-Prognosen in Geschäftsentscheidungen und -maßnahmen um, indem Sie Modellprognosen mit unserer End-to-End-Analyseplattform – einschließlich Designer Desktop, Designer Cloud und Alteryx Auto Insights – in jeden Analyseprozess integrieren.
Wenn Sie Geschäftsprozesse mit speziellen Anforderungen haben, können Sie Modelle auch schnell exportieren, anpassen und in andere Geschäftsanwendungen integrieren.
Mit Alteryx können Sie die branchenführende Analyselösung für Ihre Data-Science- und Machine-Learning-Anforderungen nutzen, einschließlich Datenvorbereitung und -zusammenführung. Mit Alteryx Machine Learning steht Ihnen jetzt zugängliches, erklärbares und leistungsstarkes Machine Learning für jedermann zur Verfügung.