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기계 학습 및 예측 분석 소프트웨어

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정확성의 문제

Salford Predictive Modeler®(SPM) 소프트웨어 제품군은 고도로 정확하고 빠른 플랫폼으로서,
예측, 설명 및 분석 모형을 개발하는 데 적합합니다.

Salford Predictive Modeler® 8 소개
Minitab의 통합 기계 학습 소프트웨어 제품군

Salford Predictive Modeler® 소프트웨어 제품군에는 CART®, MARS®, TreeNet®, Random Forests® 엔진을 비롯하여
다른 곳에서는 찾아볼 수 없는 강력한 자동화 및 모형화 기능이 새롭게 포함되었습니다.

SPM 소프트웨어 제품군의 데이터 마닝 기술을 이용하면 분류, 회귀 분석, 생존 분석, 결측값 분석, 데이터 빈 만들기 및 군집화/세그먼트화 등이 가능합니다. SPM 알고리즘은 정교한 데이터 과학 분야에서 필수로 간주됩니다.

SPM 소프트웨어 제품군의 자동화는 분석가의 모형 조사 및 개선의 상당 부분을 수행함으로써 모형 빌드 과정을 가속화합니다. 간단히 검토할 수 있도록 대체 모형화 전략의 결과 집합 일체를 패키지에 포함시켰습니다.

시스템 요구사항

  • CART®

    SPM’s CART® 모형화 엔진은 첨단 분석 분야에 혁신을 가져온 궁극의 분류 트리로서, 데이터 과학의 신세계를 시작했습니다.

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  • Random Forests®

    Random Forests®는 여러 대체 분석, 랜덤화 전략 및 앙상블 학습의 성능을 이용하는 모형화 엔진입니다.

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  • MARS®

    MARS® 모형화 엔진은 전통적인 회귀 분석과 유사한 형식의 결과를 선호하면서 본질적 비선형성 및 교호작용을 캡처하는 사용자에게 이상적입니다.

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  • TreeNet®

    TreeNet® 경사 부스팅은 SPM의 가장 유연하고 강력한 데이터 마이닝 도구로서, 극도로 정확한 모형을 일관적으로 생성할 수 있습니다.

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  • 뛰어난 지능

    대표적인 모델 분석가가 작업을 구조화하는 방법에서 영감을 받은 70여 개의 자동화 시나리오 기본 제공.

  • 효율성

    분석가를 지루하고 힘든 작업에서 해방시켜 모형 개발의 창조적 부분에 집중할 수 있게 해주는 도구.

  • 향상된 알고리즘

    대용량 데이터 집합을 지원하도록 향상된 회귀 분석, 분류 및 로지스틱 회귀 분석.

  • 개선된 기능

    사용자 피드백 및 데이터 과학의 진보를 토대로 한 핵심 도구의 새로운 기능.

  • 간극 메우기

    Jerome Friedman과 Leo Breiman의 앞서 가는 학문적 사고와 실제 적용 간의 간극 메우기.

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