Maschinelles Lernen und Analysen – Sammlung

Daten sind in allen Formen und Größen verfügbar, doch um umsetzbare Erkenntnisse effizient zu erschließen, sind umfassende Kenntnisse der Techniken aus der Datenwissenschaft erforderlich. BIOVIA Pipeline Pilot Maschinelles Lernen und Analysen – Sammlung bietet umfassende Funktionen für maschinelles Lernen und Datenmodellierung zur Rationalisierung von Datenwissenschafts-Initiativen.

Sie können Daten analysieren, Modelle trainieren und erneut trainieren und Ihre automatisierte Lösung für nützliche Unternehmensanwendungen bereitstellen.

Die Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen erfordert oft komplexe Softwarearchitekturen und tiefgreifendes statistisches Wissen. BIOVIA Pipeline Pilot Maschinelles Lernen und Analysen – Sammlung unterstützt Entwickler und Endbenutzer dabei, mit nur wenigen Klicks die neuesten Techniken des maschinellen Lernens in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Keine Codierung erforderlich.

• Zusammenführen, Verknüpfen, Charakterisieren und Bereinigen von Datensätzen
• Anwendung von mindestens 15 Methoden des maschinellen Lernens (ML) auf Ihre wissenschaftlichen und technischen Daten
  • Verwendung R-basierter ML-Methoden wie Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze und XGBoost, ohne R-Skripte schreiben zu müssen
  • Nutzung von Python-ML-Bibliotheken, einschließlich scikit-learn und TensorFlow
• Schnelle Durchführung statistischer Analysen
  • Viewer für die Bewertung von Regressions- und Klassifizierungsmodellen, um die Leistung von Modelltestsätzen zu bewerten und zu vergleichen
  • Erstellung schneller, skalierbarer Bayesscher Klassifizierungsmodelle
  • Genetischer Algorithmus der GFA-Methode zur Variablenauswahl und Erstellung von Regressions-Ensemble-Modellen
  • Erstellung genauer, benutzerfreundlicher RP Forest-Regressions- und Klassifizierungsmodelle
• Pflege der Modellperformance
  • Bereitstellung von MAD-Methoden (Model Applicability Domain) und Kreuzvalidierung
  • Verwendung des ML-Framework für Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning und Bewertung der Variablenbedeutung für jede Art von Modell
• Flexibles Arbeiten
  • Unterstützung für Statistikumgebungen und -Tools von Drittanbietern, wie z. B. Jupiter Notebook, R, JMP und SAS
• Einlesen fachspezifischer Daten
  • Speziell entwickelt zur Unterstützung verschiedener numerischer, chemischer, biologischer, textueller und Bilddatentypen
  • Integrierte Anwendbarkeitsdomänenmessungen und Fehlermodelle, um die probenspezifische Vorhersagezuverlässigkeit zu bewerten
• Optimierung von Vorhersagen
  • Paralleles Training mehrerer Testmodelle zur Identifikation der Bestleistungen oder Kombination mehrerer Modelle in einem einzigen Ensemble-Modell
• Vereinfachte Optimierung mit mehreren Zielen
  • Anwendung von Methoden wie die Pareto-Optimierung auf Optimierungsprobleme mit mehreren Zielen
• Visualisieren von Ergebnissen im Arbeitsablauf
  • Erstellung interaktiver Berichte mit ROC-Darstellungen, Anreicherungsdarstellungen und anderen Visualisierungstechniken
  • Durchführung explorativer Analysen, einschließlich PCA, Clustering und mehrdimensionaler Datenvisualisierung