Insights

Insights è un software di data mining parallelo a 64 bit che porta il data mining convenzionale a un nuovo livello di sofisticazione e applicabilità. Gli utenti in quasi tutti i campi possono utilizzare il software di facile utilizzo per analizzare insiemi di dati rumorosi e costruire modelli potenti, che possono essere utilizzati per ottenere nuove informazioni su fenomeni complessi, prevedere il comportamento futuro, simulare domande "what-if", e identificare i metodi dei processi di controllo. Prendendo dati osservativi che descrivono un problema, un sistema o un processo, il software costruisce un modello matematico funzionante, compatibile con i dati memorizzati in una varietà di formati popolari (ad esempio, Microsoft Excel), gli algoritmi di modellazione auto-organizzati e basati su AI consentono utenti di estrarre facilmente nuove e utili conoscenze per supportare il processo decisionale. Sia che si applichi a previsioni di vendita, pianificazione delle risorse, problemi ingegneristici, cambiamenti climatici, salute o scienze della vita, o estraendo raccolte di dati da agenzie governative, Insights apre nuove possibilità a singoli, proprietari di piccole imprese e scienziati che erano precedentemente disponibili solo per grandi entità che potevano permettersi costose applicazioni di data mining.

Le conoscenze includono documentazione, letteratura extra, dati campione e modelli come: previsione e simulazione del prezzo del petrolio mondiale fino al 2025, temperatura globale mensile, ozono, concentrazione o previsione dell'attività solare fino al 2017, previsione tossicità riproduttiva di sostanze chimiche, valore abitativo o previsione dell'attività del sistema informatico, per iniziare a utilizzare i dati.

Novità in questa versione:

• Correzioni di bug minori
• Rilascio di miglioramento delle prestazioni e della manutenzione

Novità nella versione 6.1.2:

• Risolve alcuni problemi con macOS 10.13 High Sierra
• Rilascio di miglioramento delle prestazioni e della manutenzione

Novità nella versione 6.1:

• Modelli di sistema: le equazioni di regressione autoorganizzate di tutti i modelli di un sistema vengono aggiunte al rapporto del modello
• Grafico del modello di sistema: la pertinenza di un input del modello viene ora visualizzata quando selezionato
• Rilascio di miglioramento delle prestazioni e della manutenzione

Novità della versione nella versione 5.0:

• Opzione di ottimizzazione della complessità del modello per ottenere i modelli più parsimoniosi e più compatti in seguito all'autorganizzazione automatica dei modelli dai dati.
• Generazione di un'equazione di modello esplicita dai dati della forma y = f (x) per i modelli lineari, multi-lineari e non lineari, che rappresenta una nuova conoscenza estratta e che aiuta in modo significativo l'interpretazione dei modelli.
• Per i modelli multi-lineari, Insights ora garantisce che il modello finale ottenuto sia pieno multi-lineare, non solo le funzioni di trasferimento dei neuroni.
• Calcolo dell'importanza degli input del modello per entrambi i compositi del modello e i singoli modelli sviluppati con la versione 5 di Insights.
• Nuovi grafici aggiunti per modelli compositi e singoli sviluppati con Insights versione 5:
• Importanza degli input e delle variabili del modello per tutti i modelli parametrici;
• ROC e Cost Curves come strumenti preziosi per i modelli di classificazione binaria;
• Manutenzione e ottimizzazione delle prestazioni.

Novità nella versione 4.0.1:

• Velocità di elaborazione notevolmente migliorata grazie al nuovo database In-Memory; opzione tra veloce DB In-Memory o DB basato su file per una grande quantità di record di dati.
• Nuovo modello di esportazione in Python e Objective-C. Integrare il codice sorgente pronto all'uso dei modelli sviluppati nelle applicazioni Web o in altri progetti. Funziona sia su singoli modelli che su insiemi di modelli.
• Visualizzazione immediata della precisione dei modelli delle previsioni nei grafici dei modelli come misura immediata delle prestazioni del modello sui nuovi dati.
• Per i modelli di classificazione, visualizzazione aggiuntiva dei parametri di discriminazione delle chiavi nel grafico a dispersione per una facile valutazione della potenza del modello sui dati previsti.
• Aggiornati e nuovi esempi aggiunti:
• Espressione genica di 2000 geni (input) per modellare il tessuto tumorale come esempio di modellazione sottodimensionata e ad alta risoluzione;
• Rilevamento delle intrusioni di rete come esempio per il problema di rilevamento di eventi rari;
• Modifica della ionosfera e analisi di segnali radar ad alta potenza pulsati da una schiera di antenne a fasi;
• Rilevamento del livello di ozono giornaliero.

• Manutenzione generale e correzione dei bug.
• La versione 4.0 viene eseguita su Mac OS X 10.10 o versioni successive.