SAS Visual Data Mining and Machine Learning Vor- und Nachteile

Dies hilft, Mathematik zu umarmen, die der Kern des Designs von neuronalen Netzwerken ist. Dies sind die beiden Hauptmethoden, die die meisten Unternehmen verwenden. Dies vereinfacht im Wesentlichen die Verwaltung großer Datenmengen und wie gut wir sie verstehen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies erfordert eine gründliche Ausbildung und manchmal erweist sich die Finanzierung dieser Hochleistungsteams als teuer. Die Datenerfassung ist hier ein geringes Anliegen. Dies stellt auch manchmal eine Bedrohung für die Sicherheit und den Datenschutz dar, da Hacker leicht Zugriff auf diese Daten erhalten können. Ergebnisse, die aus dem Data Mining gewonnen werden, erweisen sich manchmal als genau. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Benutzererfahrung ist gut und Vielfalt an Funktionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Reaktionszeit lässt manchmal zu wünschen übrig. Dies hinterlässt keinen positiven Eindruck. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Seine Benutzerfreundlichkeit und die Fähigkeit, die Datensätze zu sehen, zu überprüfen und zu visualisieren, sind die besten in der Branche. Man hat nie das Gefühl, mit einer Blackbox zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Software hat etwas zu lange gebraucht, um mit den Fähigkeiten herauszukommen, aufgrund derer wir uns während der Aufholphase an andere Werkzeuge gewöhnt haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese URL-basierte Anwendung ist nützlich, um ein Dashboard als Ausgabe der von Geschäftsanwendern erstellten ML-Modelle zu erstellen. Sowohl grundlegende als auch einige komplexe Vorverarbeitungen der Daten, wie Bereinigung, Manipulation und Validierung, können ebenfalls auf derselben Schnittstellenseite durchgeführt werden. Neben Modellen kann auch eine regelmäßige Datenvisualisierung der Daten durchgeführt werden. Und es kann über eine URL geteilt werden, damit ein anderer Geschäftsanwender das Dashboard ohne jegliche Vorinstallation oder sonstiges ansehen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Anwendung ist in erster Linie ideal nur für die strukturierte Datenquelle. Nur eine begrenzte Auswahl an Modellkreationen, wie lineare und logistische Regression, NN und Forest, ist verfügbar. Obwohl diese Anwendung ETL, Datenanalyse und Visualisierung kombiniert, ist eine umfangreiche Datenbereinigung in derselben Schnittstelle nicht möglich, da sie nur für strukturierte Daten geeignet ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir können Berichte schnell analysieren dank unserer Fähigkeit, natürliche Sprache zu entwickeln, die verwendet wird, um Projektzusammenfassungen in einfacher Sprache zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir haben keine Beschwerden über unsere Zusammenarbeit mit SAS und unsere SAS-Produkte. Kein bedeutendes Problem; jedoch aktualisieren sich andere Open-Source-Tools schneller als VDMML. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mit Hilfe dieser URL-basierten Lösung können Benutzer ein Dashboard unter Verwendung von maschinellen Lernmodellen entwickeln. Die Datenexploration und -analyse werden durch die visuelle Komponente der Lösung vereinfacht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir könnten letztendlich auf Probleme mit der Datenqualität stoßen, wenn sie im Laufe der Zeit abweichen oder sich ändern. Die Qualität der Daten könnte im Laufe der Zeit Probleme verursachen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es macht die Nutzung mit künstlicher Intelligenz einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts. Es war alles gut. Kann benutzerfreundlichere Funktionen hinzufügen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

In SAS Visual Data Mining und Machine Learning Tool können wir leicht verschiedene Modelle wie prädiktive Modelle, Zeitreihenmodelle usw. vorbereiten. Mit SAS VDMML können wir auch Open-Source-Modelle erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist das beste Analysetool für Modellierung, aber die richtigen Studienmaterialien sind für alle neuen Entwickler oder Studenten, die daran interessiert sind, SAS VDMML zu lernen, nicht verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML) ist einfach zu bedienen und nutzt einen Low-Code/No-Code-Ansatz. Der visuelle Aspekt der Lösung erleichtert die Analysen und Datenexploration. Die Lösung integriert sich mit Open-Source-Software und maximiert die Nutzung verschiedener Algorithmen. Die Möglichkeit, das Tool in einer Cloud-basierten Umgebung auszuführen. Der technische Support von SAS bietet effiziente Unterstützung und ist zuverlässig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Tatsache, dass die Lösung nicht kostenlos ist, könnte von einigen Kunden als Nachteil angesehen werden. Dennoch muss der Mehrwert von VDMML ins rechte Licht gerückt werden, und der Gesamtwert, den die Lösung bieten kann, muss berücksichtigt werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Jeder kann dank intelligenter Automatisierung, die in visuellem Data Mining und maschinellem Lernen zu finden ist, wertvolle Erkenntnisse erstellen, vergleichen und umsetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wenn Sie es für Anfänger verwenden, ist es schwierig zu benutzen und erfordert spezielles Verständnis. Die Qualität der Daten könnte mit der Zeit nachlassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.