Module Machine Learning

Le module Spectrum™ Technology Platform Machine Learning permet de mettre en bin des données numériques, d'ajuster des modèles Machine Learning supervisés et non supervisés et d'évaluer les données de ces modèles.

Remarque : Le module Machine Learning est pris en charge uniquement sous les systèmes d’exploitation Windows et Linux.

Binning

Binning divise les enregistrements en groupes (bins) pour une variable continue sans prendre en compte les informations d'objectif. Vous pouvez effectuer un binning sans supervision de deux manières : en utilisant des bins de largeur égale ou des bins de fréquence égale.

Binning Lookup

Binning Lookup applique un binning précédemment défini à de nouvelles données à l’aide de bins existants créés dans des flux de données à l’aide du stage Binning.

K-Means Clustering

K-Means Clustering crée des modèles en fonction d'une mise en cluster analytique, qui segmente un ensemble d'enregistrements en clusters d'enregistrements similaires basés sur les valeurs des données.

Linear Regression

Linear Regression crée des modèles à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs continus avec des variables d’entrée.

Logistic Regression

Logistic Regression crée des modèles à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs binaires avec des variables d’entrée.

Principal Component Analysis

Principal Component Analysis (PCA) est un processus statistique qui convertit un ensemble d’observations de variables éventuellement en corrélation en un ensemble de valeurs de variables non corrélées de manière linéaire connues comme composants principaux.

Random Forest Classification

Random Forest Classification crée des modèles à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs binaires ou multinomiaux avec des variables d’entrée.

Random Forest Regression crée des modèles à partir de jeux de données qui utilisent des objectifs continus avec des variables d’entrée.

Java Model Scoring

Cette fonction permet d'évaluer les nouvelles données à l’aide de la formule créée lorsque vous appliquez un modèle Machine Learning.

Machine Learning Model Management

Machine Learning Model Management vous permet de gérer tous les modèles Machine Learning sur votre serveur Spectrum™ Technology Platform. Vous pouvez exposer des modèles, annuler leur exposition ou supprimer des modèles. En outre, vous pouvez afficher des informations détaillées sur chaque modèle et comparer deux modèles du même type.

Remarque : Le module Machine Learning utilise une bibliothèque H2O.ai sous-jacente pour la modélisation des algorithmes et Java Model Scoring.