SAS 分析如何使用机器学习来支持数据分析

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seoexpertshagor
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SAS 分析如何使用机器学习来支持数据分析

Post by seoexpertshagor »

组织一直信任 SAS 分析平台来处理大量数据和复杂的功能。机器学习一直是 SAS 平台不可或缺的一部分,也是 SAS 平台表现如此出色(以及深度学习)的重要原因。 机器学习通过从其分析的数据中学习的能力将自己与其他数据分析平台区分开来。它是 BI 领域的最新流行语,因为它能够使数据分析平台比以前更智能、更高效。 也就是说,重要的是要注意机器学习并不是 SAS 分析应用程序的新技术。 事实上,机器学习和 SAS 多年来一直是彼此的同义词,因此我们必须了解 SAS 在集成到其平台中并作为独立系统时如何使用机器学习。 机器学习是如何工作的? 首先,关于SAS 中机器学习如何工作的快速指南。 机器学习算法以三种不同的方式学习:监督学习、无监督学习和半监督学习。

机器学习算法对标记数据进行训练并利用逻辑、回归和梯度提升算法时就会发生监督学习。 无监督学习是指机器学习算法对未标记的数据进行训练并 白俄罗斯电话号码表 使用多种算法,如 K-manner、聚类和 PCA。 然后是半监督学习的中间地带,它利用标记数据和未标记数据与自动编码器和 TSVM 算法的组合。 SAS 分析如何与机器学习相结合? SAS 机器学习算法为 SAS 分析增加了巨大的价值,因为它们能够执行多种算法技术。其中一些算法包括神经网络、回归、决策树、随机森林和梯度提升(这只是触及表面!机器学习也可以执行其他几种算法。)。 SAS 分析集成了机器学习,出于多种原因加以利用。例如,SAS Enterprise Miner 使用机器学习来执行线性和逻辑回归分析。

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事实上SAS Viya 之所以成为一个多功能平台原因之一是因为它使用机器学习来部署多个 SAS 平台。SAS Viya 使用机器学习来解决否则会延迟结果的复杂问题。此外,SAS Viya 使用并行处理等其他技术来简化数据收集和处理。 多年来,机器学习一直是 SAS 产品不可或缺的一部分,既作为 SAS 软件的一部分,也作为旨在进一步优化数据分析的独立产品。 机器学习作为一个独立的功能 事实上,机器学习算法可以简化数据收集和分析过程,这意味着数据分析专业人员的工作量会减少。例如,机器学习可以使用自动代码生成和可重用代码片段等功能加快预测分析模型的创建。 通过使用机器学习,SAS 分析专业人员可以更快地执行操作。例如,自动调整功能可以帮助分析师在更短的时间内构建最佳数据模型。 机器学习还可以优化数据发现和数据查找过程,帮助您将更多时间花在洞察上,减少探索数据的时间。
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