机器学习

机器学习(毫升)

一切都是关于把点点滴滴串连起来. 你连接数据越多,你就越了解什么对你的业务最有利. 我们使企业能够从不同的数据点和不同的数据中产生见解. 它的效率和易于使用, 对于业务分析师和数据科学家一样, 在不需要编码的情况下,支持所有技能级别的数据科学建模. 毕竟,数据科学和机器学习并不需要复杂才能强大.

全面的预测分析

全面的预测分析

使用各种传统和现代统计模型轻松地调查数据, 从决策树到回归模型再到神经网络.

适应你的业务

适应你的业务

将业务处理应用于模型,并转移到说明性分析. 不需要统计学博士学位就能战略性地解决复杂问题.

将ML扩展到您现有的基础设施中

将ML扩展到您现有的基础设施中

简单的代码生成意味着您可以快速构建机器学习模型并在整个企业中扩展它们.

新的原生云解决方案

数据驱动的决策

解决复杂问题的动态工具和协作环境, 加快转变, 并驱动业务价值

探索Altair®SmartWorks™

从这里开始你的机器学习之旅

从这里开始你的机器学习之旅

为不同技能的人设计, 我们基于桌面的预测分析和机器学习解决方案将帮助您从数据中快速生成可操作的见解. 通过可视化您的数据来开始您的分析之旅,以快速了解其最重要的特性. 快速构建预测性和说明性模型,可以轻松地解释和量化在数据中发现的见解. 通过本地部署模型或将模型导出到公共BI工具来应用和共享这种见解. 数据科学家依靠Altair高效地构建功能强大、见解深刻的预测模型,以做出更好的商业决策.

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让机器学习更上一层楼

我们基于服务器的解决方案将所有数据挖掘计算从桌面转移到服务器, 利用更强大的CPU和内存资源以及更大、更快的存储. 为用户, 这意味着在不影响分析深度的前提下进行更有效的数据分析. 为它, 这意味着对部署有更多的控制, 安全, 用户管理作为应用程序和文件访问的权限由服务器的操作系统控制.

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大数据与ML

我们的行业首选平台可以管理和处理大量数据, 包括它在内存中处理超大数据集的能力,这就是为什么Altair被包含在大数据架构中. 我们提供了一个与分布式数据结构(如Hadoop HDFS)集成的数据科学生产力工具, Amazon S3和其他大型分布式文件系统. 分析可以很容易地对具有数千列和数百万行的数据集进行.

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特色资源

使用Altair数据分析估计和可视化电动汽车采用指南

数据驱动着我们社会的重要元素, 以及捕捉的能力, 解释, 利用关键数据是OPE电子的核心区别之一. 而Altair的数据分析工具应用于涉及生产效率的复杂问题, 产品设计, 过程自动化, 和证券交易, 它们在各种更常见的商业智能应用程序中也很有用, 太. 探索机器学习如何推动电动汽车采用洞察-点击这里. OPE电子团队利用OPE电子Knowledge Studio®机器学习(ML)软件和OPE电子Panopticon™数据可视化工具开展了一个项目,研究了一个当今值得关注的话题:电动汽车的采用水平, 包括纯电动车和插电式混合动力车, 在美国的县级. 本指南解释了团队的发现以及他们用来得出结论的过程.

eGuide

机器学习增强仿真在重型装备中的应用

仿真驱动设计永远改变了重型装备产品开发, 使工程师能够减少设计迭代和原型测试. 不断增长的科学计算能力扩大了应用分析的机会, 在程序的时间限制下使大型设计研究成为可能. 现在,工程数据科学再次改变了产品开发. Altair®HyperWorks®内置的增强模拟功能正在利用机器学习(ML)加速设计决策过程. 基于ml的ai驱动设计与基于物理的模拟驱动设计相结合,利用最新的高性能计算,这一功能刚刚得以实现.

技术文件

工程中的机器学习

当应用于工程时, 机器学习可以是一个强大的工具,以帮助在一系列的应用, 从更快的有限元(FE)模型构建到优化制造过程,并从基于物理的模拟中获得更准确的结果. 尽管在工程领域,将这些技术结合起来是相对较新的, Altair在这一领域取得了飞跃,为用户提供了他们需要的工具,让他们有所作为.

技术文件

重型设备分析

Serba Dinamik是一家工程公司,专门从事操作和维护(O&M), 工程, 采购, 建造及调试(EPCC), 以及能源勘探和生产企业的IT解决方案. 他们的团队与Altair合作,利用Knowledge Studio和Panopticon开发了智能预测维护数据系统(SPMDS). 维修人员使用SPMDS内置的panopticon驱动的仪表盘实时监控安装在运行涡轮机上的每个传感器. 使用Knowledge Studio构建的AI模型可以识别潜在的故障或需要工程人员注意的问题, 和, 基于这种理解, 只在必要的时候把涡轮机脱机.

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