SAS Visual Data Science Decisioning Reseñas

Mi parte favorita de Model Manager era la capacidad de automatizar procesos que de otro modo tomarían mucho más tiempo y energía solo en R o Python. Por ejemplo, la división de entrenamiento y validación de los datos se gestiona automáticamente al ejecutar la canalización del modelo. Lo mismo ocurre con la comparación de los resultados del modelo (precisión, área bajo la curva ROC, etc.). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El ajuste de parámetros no fue tan intuitivo (al menos desde la perspectiva de alguien que está más familiarizado con la codificación de todo este proceso). Pensé que era difícil entender muchas de las opciones de ajuste de parámetros, así como difícil buscar las modificaciones específicas que quería hacer. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta lo sencillo que Model Manager hizo trabajar con modelos de ML clásicos. Tradicionalmente, estos modelos se crean al inicio de cada tarea al trabajar con datos como un paso elemental, pero la codificación manual consume una cantidad considerable de tiempo. Con Model Manager me complació ver lo simple que era el proceso e incluso cómo proporcionaba comparaciones y un montón de métricas de precisión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Habría preferido más documentación. Con cada nueva herramienta hay una curva de aprendizaje, pero averiguar los pequeños detalles dependió de mis propios esfuerzos de explorar el sitio por un tiempo. Hay mucha documentación e instrucciones en general con SAS, pero es difícil navegar y encontrar la información específica que necesito. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Transmite datos en tiempo real con alta eficiencia y gran velocidad. Incorpora múltiples bases de datos para ayudar a alcanzar los objetivos requeridos. Lo que me gusta es que el software es capaz de integrar múltiples flujos de datos en sí mismo, creando una comunidad para que las personas trabajen en ella. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La comunidad de apoyo y retroalimentación es limitada en tamaño. No hay muchos recursos de los cuales obtener información. La transmisión de datos a veces crea un problema debido al gran volumen de datos que fluye a través de ella, haciendo que el software sea un poco lento para trabajar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de SAS Visual Analytics es cómo empodera a los usuarios para explorar datos visualmente sin necesidad de tener habilidades técnicas profundas. La interfaz de arrastrar y soltar y los paneles interactivos facilitan descubrir rápidamente ideas y compartirlas entre equipos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, el rendimiento puede ser un problema al trabajar con grandes conjuntos de datos o informes complejos, especialmente en entornos en la nube. Optimizar para la velocidad y la capacidad de respuesta podría marcar una gran diferencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy fácil de usar y la capacidad de generar datos y exportarlos directamente en VIYA es una gran ventaja. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora todo es genial, el único inconveniente para nosotros es que aún no estamos en VIYA 4. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El procesamiento de flujos de eventos de SAS ayuda a filtrar y estandarizar grandes volúmenes de datos para un almacenamiento eficiente, ahorrando así enormes recursos de computación. Lo que me gusta de esto es que su alta velocidad de computación reduce la carga de trabajo y presenta los análisis para obtener más información sobre los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todo es perfecto excepto que hay algunos fallos en el sistema general, lo que hace que el software sea bastante tedioso de trabajar. El sistema se ralentiza cuando hay mucho tráfico en el servidor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiene la capacidad de manejar y monitorear flujos de monitorización en tiempo real. Facilita la combinación y el análisis de diferentes fuentes de datos, haciéndolo altamente flexible. Implica una codificación mínima, creando múltiples lógicas de procesamiento con facilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que implica múltiples fuentes de datos, la integración con el sistema no es tan eficiente. A veces, toma más tiempo ejecutar el código cuando hay una carga pesada en el software. Puede ser muy frustrante cuando tienes plazos estrictos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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.

los métodos de la tubería permiten una usabilidad más rápida de arrastrar y soltar para crear el modelado Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La función de anulación, por otro lado, tiene capacidades muy limitadas. Una, por ejemplo, es la capacidad de solo introducir 2 anulaciones donde los datos las reconocen como FF y FF2. También me gustaría tener capacidades de API para cargar datos directamente en las anulaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.