SAS 視覺資料探勘與機器學習 (VDMML) 機器學習
透過SAS機器學習，探索多種方法，充滿自信地找出最佳解決方案。分散式處理的卓越效能，以及功能豐富的建構區塊打造機器學習建構流程，可讓眾多使用者快速探索及比較多種方法。支援自動最佳化模型參數設定，以建立最佳的機器學習模型。
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SAS 視覺資料探勘與機器學習 (VDMML) 電腦視覺臉部辨識
豐富的深度學習模型包括常用於影像辨識的卷積式類神經網路 (Convolutional Neural Networks)、常用於進階文字分析的回饋式類神經網路 (Recurrent Neural Networks)、Autoencoder、Seq2seq 等。
Visual Statistics (VS) 開源協作 (Python)
Visual Statistics 提供原生整合至 Python Pandas DataFrames。Python 程式設計人員可上傳DataFrames 至 CAS，並從 CAS 擷取結果作為DataFrames，與其他 Python 套件 (如 Pandas、matplotlib、Plotly 及 Bokeh 等) 互動。除了Python以外，使用者能夠自己選擇程式設計語言如Java、R 及 Lua 等語言，不必學習如何在 SAS 進行程式設計，就能體驗 SAS Visual Statistics 的強大功能。他們能由其他編碼環境，彈性存取深獲信任及通過測試的 SAS 機器學習和統計演算法。