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。
Chinese
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。
SAS 視覺資料探勘與機器學習 (VDMML) 功能介紹
SAS視覺資料探勘與機器學習，提供全方位的分析者操作介面，為使用者打造完整的資料分析流程。從資料前處理、資料探索、模型建置、評估、到模型佈署，所有分析者都在統一的共同分析平台發揮所長。高規模化且富彈性的分析流程將大幅加速企業求解最複雜的分析問題。擁有豐富的現代化機器學習技術，您將更具分析競爭力去探索結構化及非結構化資料的數據世界。