Pros y Contras de SAS Visual Data Mining and Machine Learning

Modelado visual sin código: La interfaz de usuario permite crear modelos de aprendizaje automático mediante arrastrar y soltar. Esto es especialmente útil para los analistas que no son necesariamente programadores, pero que aún así quieren crear modelos complejos.

Funcionalidad AutoML: SAS VML puede crear automáticamente varios modelos, compararlos y sugerir el mejor modelo, incluyendo transparencia en la evaluación y selección. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que VML está diseñado para el uso sin código, la integración de código de usuario, especialmente en lenguajes ajenos a la plataforma, no está particularmente bien soportada (por ejemplo, no hay resaltado de sintaxis en el editor de código). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es genial poder construir modelos de aprendizaje automático en el mismo entorno donde se crean los paneles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los modelos creados en este entorno no pueden tener la misma complejidad que los modelos creados en Model Studio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Machine Learning te permite construir fácilmente tus modelos de ML, con varios algoritmos disponibles para implementar. Puedes construir un nuevo modelo simplemente copiando el modelo existente y cambiando el algoritmo según sea necesario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todo el flujo de trabajo no es tan intuitivo como lo era en SAS Enterprise Miner. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Acceso a datos en tiempo real, características avanzadas de programación, fácil de usar o para principiantes Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Falta de adaptación del usuario, Alto costo, No es fácil de implementar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Minería de datos y preparación de datos fácil

2. Facilidad de uso en términos de análisis estadístico y comprensión de patrones de comportamiento

3. La integración de SQL heredado ayuda a que las personas con experiencia lleguen a la plataforma y la utilicen Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Más enfoque en el enfoque de bajo código y sin código, para animar a los usuarios puramente empresariales a comenzar a utilizar la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Data Science Decisioning es uno de los mejores entornos integrados para la preparación, exploración, modelado y despliegue de datos. Sus características de aprendizaje automático incorporadas nos ayudaron a implementar proyectos de ciencia de datos mucho más rápido. Nos ha ayudado a realizar modelos de aprendizaje automático o predictivos para predecir la tasa de respuesta para nuestro proyecto de análisis de marketing al analizar los datos del buró. También es fácil de usar una vez que uno se acostumbra al entorno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no guste de SAS Visual Data Science Decisioning, pero SAS podría hacer que la licencia de esta herramienta sea de menor costo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es uno de los mejores software de análisis en la nube y en memoria del mercado. Es muy fácil de usar para quienes ya han trabajado con SAS Studio o SAS Enterprise Guide. Se puede conectar fácilmente con Teradata o Hadoop para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Tiene una metodología de análisis predictivo incorporada, como la regresión logística o el árbol de decisión, y se puede implementar fácilmente sin escribir códigos. Además, tiene una función incorporada para la visualización de datos también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, se queda atascado o colgado mientras varios usuarios están trabajando en esto en la página de inicio de sesión de SAS Via, de lo contrario, es muy fácil de usar y trabajar para el analista estadístico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Viya está diseñado para funcionar en un entorno de nube, permitiendo a los usuarios aprovechar la infraestructura de la nube para escalabilidad y flexibilidad. SAS Viya aprovecha el procesamiento en memoria para acelerar el análisis y la generación de informes, permitiendo obtener más rápidamente conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos. SAS Viya permite la integración con lenguajes de código abierto como Python o R. SAS Viya es una plataforma que proporciona grandes capacidades a los usuarios en el campo de la analítica avanzada, incluyendo análisis estadístico, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. SAS Viya es de alguna manera fácil de aprender y la comunidad de SAS es vasta y siempre está dispuesta a ayudar. La implementación en AWS no fue tan complicada. SAS Viya puede ser utilizado ampliamente por diferentes tipos de líneas de negocio en una organización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque la herramienta ofrece un gran valor, el producto no es barato. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los gráficos y los análisis generados por IA son increíblemente precisos. He verificado muchas de las cosas que me han dado en forma de gráficos y no ha habido errores. No solo es la plataforma "inteligente", sino que también es intuitiva y muy fácil de usar. La configuración es rápida y sencilla, la integración fue impecable. ¡El servicio al cliente es de primera categoría! Uso esta plataforma muchas veces al día. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No he encontrado ningún inconveniente ni desagrado por esta plataforma en absoluto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS proporciona el algoritmo completo incorporado para la curación de datos, programación de macros, análisis avanzado, modelos de IA y aprendizaje automático a través de SAS Viya y Visual Data Mining and Machine Learning con solo unas pocas líneas de código. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se requiere una comprensión muy completa del modelo de ML y AI antes de implementar e interpretar el resultado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.