AutoML、可解释的AI、自定义节点+更多：Altair知识工作室中的新工作流便利

采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临着很高的压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造矿业的未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和数字双胞胎、机器学习和物联网等先进技术如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将听到行业领袖和技术专家关于如何使用Altair的解决方案进行高效开发和运营。

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通过Altair知识工作室发现采用机器学习的优惠和易于使用Altair知识工作室。这款网络研讨会非常适合任何人在实现和使用ML / AI上实现速度的人 - 无论技能水平还是行业。在这个网络研讨会期间，我们涉及以下内容： - 使用机器学习（ML）和人工智能（AI）以及最佳实践以及申请和自动化无代码ML建模的最佳实践 - 了解负责，可解释的AI（XAI）能力 - 从预测到对规定的分析进行更智能的商业决策

制造业的工程师可能要花费多达50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师是降低成功利用数据集的障碍的关键，这些数据集涉及广泛的复杂制造问题，从产品设计、新开发到持续维护。这些技能不仅能帮助工程师快速做出数据驱动的决策，并显著提高生产率，还能帮助工程师满足对具有人工智能技能的劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的制造业务解锁立即的机会。观看我们的深度会议:工程师的实用人工智能和数据科学。

欺诈影响到从个人消费者到大公司的每个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面很有效，但随着欺诈者学会如何绕过这些规则，这些系统变得无效和过时。由于需要对大量数据进行处理和检查以发现欺诈，以及实施欺诈的策略不断变化——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此更具挑战性。随着数据系统（如大数据、流数据）和计算系统（如高性能计算、GPU）的发展，最近发展起来的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。因此，可以识别日常活动中不断捕获的数据中的欺诈行为模式。此外，解决与欺诈者改变策略有关的挑战也是可行的。bob官网 bob体育下载

对于工程和制造公司来说，数据科学和人工智能是改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来制造业对自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师使这一切成为可能。
在Altair，我们展望了一个未来，工程师可以很好地应用数据科学技术，得出强大的预测分析，改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有很多应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以分解数据竖井，提取可操作的见解，以推动真正的业务价值。
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使用Black Knight的抵押贷款服务商在快速且经济高效地获取贷款和提前还款风险方面面临重大挑战。抵押贷款服务商依赖客户和交易数据来评估预付款风险，并执行投资者报告、损失分析和服务转移。在Black Knight MSP等平台上，这些数据要么被困在静态报告中，要么通过BDE等昂贵的附加组件访问。Altair Mortgage Suite通过将报告转换为表格数据、应用机器学习以及以直观、易于解释的方式呈现数据，作为抵押服务平台的补充。来加入我们的内部专家在抵押贷款服务二十年的经验乔洛瓦蒂，了解如何牛郎星抵押贷款套件可以为您的过程带来效率。

不断变化的制造业和数据分析世界正在融合——这种交集将很快对过程管理和质量工程产生重大影响。然而，在各个层面上，高质量的专业人士都在努力解决集成数据分析的内容和方法。最近，Altair Data Analytics与ASQ合作，为您带来一场关于数据分析的前瞻性讨论，特别嘉宾是来自Altair的Sony Pauly(东北技术总监)和Tom Zougas博士(全球数据分析服务副总裁)。
倾听他们讨论重要的问题和定义：

• “质量和制造中的数据分析”需要什么?
• 什么是智能制造，什么是工业4.0?
• 如何从预防性转向预测影响质量专业人员？
• 数据分析如何影响异常检测，根本原因分析，预测性维护和保修分析？

分析成熟度模型已经存在15年，由全球各界公司和商业人士使用。但困惑仍然是关于组织在连续统一体上的究竟。Chris Long，全球数据分析解决方案的副总裁 - 谁是SAS的原始团队的一部分，其中包含了分析成熟度模型的想法 - 分享了他对许多迭代的宝贵观点，以及其在2021年及以后的应用。聘请内幕看看需要被要求真正弄清楚你站立的问题： - 关于分析成熟度模型的最常见的误解是什么？- 你能验证你在模型上的位置吗？- 我们看到客户在模型上升级的操作是什么？

我们将通过知识工作室，这是一个市场领先的机器学习和预测分析解决方案，可快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果 - 无需单行代码。知识工作室是一个完美的契合，以帮助管理信用和欺诈风险，营销分析，产品生命周期设计，客户忠诚度计划和供应链。从医疗保健到金融服务，电信到产品保修声明，知识工作室使分析团队能够获得其数据的有用，可操作的洞察力。技术人员将通过：代码交互式自动ML可解释的AI模型堆叠谁应该参加？此活动非常适合与其组织一起使用和分析复杂数据的人。

您可以从包括David Huguet，SNCF的数据领导，Plus Martijn Van Baardwijk，CFO - 欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧盟我们专注于;

• 如何在公司内外民主化数据;
• 如何管理与数据民主化相关的安全和风险;
• 数据统一访问带来的改进。

POST COVID-19，当我们导航新的正常 - 银行和贷款时无疑会改变。随着经济的辐射差价，金融公司正在努力，消费者和商业客户的重大涌入。我们的小组成员讨论了现代技术，先进的分析和数据驱动的方法是否可以将钥匙持有确保银行和金融技术领导者尽管这种快速发展的信贷危机，但仍然不断扩大。

具有令人羡慕的阵容，包括;Frederic de Sibert，Goldman Sachs，Paul Downes，Autovista Group的Coo，Kerem Talih，总经理/ CFO ofTožuşOtomotiv和Altair的首席数据科学家Mamdouh Refaat博士的COO，Paul Downes策略师这个小时长的网络研讨会充满了全球企业的洞察力，指导和提示，这些业务是他们的数据和分析旅程的各个阶段。

Augmented Analytics is being touted as the next frontier in AI’s Evolution with Gartner defining it as “the use of enabling technologies such as machine learning and AI to assist with data preparation, insight generation, and insight explanation to augment how people explore and analyze data”.

营销人员需要更好地了解不断变化的偏好和不断变化的需求，这样他们才能个性化互动。Altair数据分析解决方案通过跨所有渠道混合和分析数据，无需任何编码或IT依赖性，帮助客户获得更深入、更快的客户和潜在客户见解。

数据分析是通过数字化转型推动业务价值的核心。模型构建和解释模型结果的透明度导致了自信的决策。了解Altair Knowledge Studio如何适应组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。

欺诈减轻需要在其构建体中灵活的技术和业务流程，所有参与欺诈预防的人都很容易理解，并且足以适应新的攻击，而无需从头开始重建。
必须包括来自所有业务单位和职能部门的数据，以建立欺诈业务成功的整体视图。经典审计技术和预测机器学习模型中发现的洞察力，再加上欺诈分析师的专业知识，可以培养一种基于证据的方法，以快速应对新的金融犯罪。

这个演示是关于制造机器学习模式及其决定可解释，为什么它是重要和有价值的。

什么是预测建模?为什么它有用?你如何在实际意义上利用预测建模为您的业务?在结束这个会议时，用户将对如何将预测建模应用到他们自己的潜在用例有更好的想法。在本次网络研讨会中，我们将介绍预测建模，帮助业务和分析用户如何最好地利用预测建模工具，挑战和测试预测模型以确保性能的信心，以及如何部署预测结果的最佳实践示例。

使用Altair数据分析软件的CAE应用机器学习技术。bob电竞官方

世界经济中的深刻转变意味着企业将更多地依赖分析来预测到特定置信区间的行为。收入流和减轻其他风险的损失突出了使用数据在旨在维持收入，降低成本和驾驭其他挑战的策略中的决策的重要性。

Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测性分析，帮助情报界实现并优化高级互操作性，使安全分析师能够快速访问、清理来自不同来源的困难数据，并将其转换为可利用的共享资产，以实现高效的报告。在最近举行的Intelligence Analytics虚拟峰会（Intelligence Analytics Virtual Summit）上的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测性分析来自动化与访问和协调数据相关的重复、易出错的过程，消除了手工工作，并促进了全面的智能决策。

本视频探索Altair数据分析软件可能应用于金融服务环境的许多方式。学习如何提高数据准备、机器学习和数据可视化的技能。

了解如何在金融服务环境中应用实时数据可视化和流处理技术，以确定有利可图的机会并避免合规风险。

领导金融机构最近的研究表明，金融欺诈继续以惊人的速度升幅。据Experian，2019年上半年，信贷和借记卡欺诈的信用卡和借记卡欺诈率超过60％。虽然千年大目标（欺诈目标的80％的几率），但没有人免于犯罪活动。本土成长欺诈规则根据内部主题专业知识和观察，通常用于对抗欺诈攻击以及其他金融犯罪，例如反洗钱。Altair提供了一种行业领先的方法来增加/调整这些规则的实际分析模型。实现的好处是，欺诈分析师可以更新规则，而无需转向高度利用的资源，如数据科学家。

Altair Data Analytics Tools支持数据准备，数据预测和数据可视化。在本网络研讨会中，我们介绍了知识工作室产品的机器学习能力。网络研讨会包含：简要介绍机器概念学习Live Demo解决问题的使用预测维护方法，用于将机器学习算法转换为实际利润

Altair的Apache Spark&tradel知识工作室结合其市场领先的数据可视化方法来构建、探索和分割数据，以及构建可解释的预测模型，使数据科学团队能够从位于分布式文件系统中的数据构建机器学习模型，而无需编写代码。数据准备和分析可以方便地提取和操作数据。Knowledge Studio对计算资源的高效利用，特别是在云环境中，缩短了处理周期，降低了成本。拥有数十亿行和数千列的大型数据集可以被有效地挖掘以获得更好的决策智能。

您如何定义和最小化不确定时间的风险？The simple, transparent and easily explainable modeling technique of scorecarding can help to support credit decisions such as scoring new lending applications, changes in credit limits, over-limit approvals on transactions, etc. In today’s rapidly evolving world, a solution that allows for the refreshing and reusing of scorecard development workflows in minutes--without the need to write code—is crucial.