
Aprendizaje automático
Se trata de conectar los puntos. Cuantos más datos conectes, más claro tendrás lo que es mejor para tu empresa. Hacemos posible que las empresas generen conocimientos a partir de diferentes puntos de datos y datos dispares. El aprendizaje automático es eficiente y fácil de usar, tanto para analistas comerciales como para científicos de datos, y permite a usuarios de todos los niveles modelar el proceso de ciencia de datos sin necesidad de codificar. Al fin y al cabo, la ciencia de datos y el aprendizaje automático no tienen que ser complejos para ser eficaces.

Combina lenguajes de programación
Programa aplicaciones basadas en datos utilizando los mejores lenguajes de programación para el trabajo, mezclando sintaxis de diferentes lenguajes dentro de un único programa.
Nuestras herramientas con código y sin código te permiten crear, mantener y ejecutar modelos y programas utilizando los lenguajes Python, R, SQL y SAS.
Utiliza una sola aplicación que combina todos estos lenguajes en un único programa ejecutable o flujo de trabajo con una transferencia fluida de datos entre SAS7BDAT, Pandas y marcos de datos en R.
Las organizaciones que han invertido muchos años de experiencia en el desarrollo de IP con el lenguaje SAS utilizan nuestras herramientas para seguir manteniendo y ejecutando sus programas de lenguaje SAS existentes sin la necesidad de productos de terceros.

Aquí comienza tu periplo por el aprendizaje automático
Diseñadas para personas con diferentes competencias, nuestras soluciones de aprendizaje automático y análisis predictivo te ayudarán a generar rápidamente información procesable a partir de tus datos. Construye con rapidez modelos predictivos y prescriptivos que puedan explicar y cuantificar fácilmente la información que se encuentra en tus datos.
Nuestra solución para servidor traslada todos los cálculos de minería de datos del escritorio al servidor, aprovechando recursos de CPU y de memoria más potentes, así como un almacenamiento con mayor capacidad y más rápido. Para los usuarios, esto se traduce en un análisis de datos todavía más eficiente, sin que ello afecte a la profundidad del análisis. Para los equipos de TI, esto se traduce en un mayor control del despliegue, la seguridad y la gestión de usuarios, ya que los permisos de acceso a las aplicaciones y los archivos son controlados por el sistema operativo del servidor.

Big data y aprendizaje automático
Nuestra plataforma, la preferida en el sector, puede gestionar y procesar inmensas cantidades de datos, y trabajar en la memoria con enormes conjuntos de datos, que hacen que Altair se incluya en las arquitecturas de big data. Proporcionamos una herramienta productiva de ciencia de datos que se integra con estructuras de datos distribuidas como Hadoop HDFS, Amazon S3 y otros sistemas de archivos distribuidos a gran escala. Se pueden llevar a cabo fácilmente análisis en conjuntos de datos que tienen miles de columnas y millones de filas.

Soluciones de Altair Partner Alliance para el aprendizaje automático
Altair complementa nuestra oferta de aprendizaje automático con la tecnología de APA para datos de series temporales, aprendizaje automático instantáneo a través de su producto TIM Studio. TIM Studio es la mejor herramienta de análisis de datos de series temporales capaz de ayudar a los usuarios a automatizar el proceso para crear modelos de datos para pronósticos y detección de anomalías a fin de tomar decisiones empresariales con confianza.
La Altair Partner Alliance (APA) ofrece otras soluciones de análisis de datos para aumentar nuestra oferta actual, todas ellas disponibles con tu licencia Altair Units.
Recursos destacados

Guide to Using Altair RapidMiner to Estimate and Visualize Electric Vehicle Adoption
Data drives vital elements of our society, and the ability to capture, interpret, and leverage critical data is one of Altair's core differentiators. While Altair's data analytics tools are applied to complex problems involving manufacturing efficiency, product design, process automation, and securities trading, they're also useful in a variety of more common business intelligence applications, too.
Explore how machine learning drives EV adoption insights - click here.
An Altair team undertook a project utilizing Altair® Knowledge Studio® machine learning (ML) software and Altair® Panopticon™ data visualization tools to investigate a newsworthy topic of interest today: the adoption level of electric vehicles, including both BEVs and PHEVs, in the United States at the county level.
This guide explains the team's findings and the process they used to arrive at their conclusions.

Game-Changing Financial Analytics
Credit risk specialist builds robust SAS language-powered analytics framework. Vestigo uses Altair Analytics Workbench to develop and maintain models and programs written in the SAS language. The software's drag-and-drop workflow lets its teams build new models quickly without needing to write any code. When the team needs to update existing client libraries, they can work with clients regardless of what language the client used to build them originally since Analytics Workbench can handle Python, R, and SQL in addition to the SAS language. The Vestigo team can combine modules built in any of the four languages into their updated models.

Machine Learning in Engineering
When applied to engineering, Machine Learning can be a powerful tool to aid in a range of applications, from faster finite-element (FE) model building to optimizing manufacturing processes and obtaining more accurate results from physics-based simulations. Although incorporating this collection of technology is relatively new in the field of engineering, Altair has made leaps forward in this space to provide users with the tools they need to make a difference.

Analytics for Heavy Equipment
Serba Dinamik is an engineering company specializing in operations and maintenance (O&M), engineering, procurement, construction and commissioning (EPCC), and IT solutions for energy exploration and production firms. Their team worked with Altair to develop a Smart Predictive Maintenance Data System (SPMDS) utilizing Knowledge Studio and Panopticon. Maintenance crews use Panopticon-powered dashboards built into SPMDS to monitor every sensor mounted on operating turbines in real time. AI models built with Knowledge Studio identify potential failures or issues that require engineering attention, and, based on that understanding, take turbines offline only when necessary.