使用可解释的预测分析建立信任时，利用机器学习的力量

采矿业面临着大量挑战，仍然在高压下控制成本，提高运营效率，以及会议更严格的环境法规。创新和技术的使用在解决这些和塑造采矿的未来方面发挥着关键作用。该网络研讨会将探讨如何模拟和先进技术，如数字双胞胎，机器学习和物联网（物联网）可以帮助矿业提高生产率，降低成本，提高安全性。您将从Altair的解决方案如何用于高效的开发和运营，从行业领导者和技术专家听到。

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通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策

制造业工程师可以花费多达50％的时间获取和综合执行其日常角色所需的数据。我们确信，工程师擅长使用AI工具，占据减少屏障的关键，以在各种复杂的制造问题上成功地描述数据集 - 从产品设计和新的开发到持续的维护。这些技能不仅能够实现快速，数据驱动的决策并显着提高生产力，而且还赋予工程师，以满足对AI熟练劳动力的不断增长的需求。参加下一步解锁即时机会为您的制造业务。观看我们深入的会话，深度潜水：工程师的实用AI和数据科学。

欺诈影响着从个人消费者到大公司的每一个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和过时了。由于需要处理和检查大量数据以检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此这变得更加具有挑战性。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，最近开发的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。bob官网 bob体育下载因此，可以在不断从日常活动中捕获的数据中识别出欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战是可行的。

数据科学和AI是工程和制造公司的游戏改变技术。为了拥抱今天和未来为制造中的自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来使其成为可能。
在Altair，我们设想了未来工程师的设备，以应用数据科学技术来推导强大的预测性分析，以改变它们的运行方式。制造业数据科学普遍存在的应用 - 从产品设计，供bob电竞官方应链优化和故障预测，以及预防性维护需求预测，质量保证。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以击穿数据孤岛，并提取可操作的见解来驱动真正的商业价值。
这个运动刚刚开始。观看我们的按需网络研讨会了解更多信息。

使用黑骑士的抵押贷款服务器面临着快速，经济有效地访问贷款和预付风险的重大挑战。抵押贷款服务机构依靠客户和交易数据来评估预付款风险并在投资者报告，损失分析和服务转移方面执行。在像黑骑士MSP这样的平台上，该数据被捕获在静态报告中或通过昂贵的加载项等访问，如BDE。Altair抵押套房通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，以视觉，易于解释的方式呈现数据，作为抵押维修平台的补充。通过两十年的抵押贷款服务，加入我们的内部专家，以便于维修乔Lovati学习Altair抵押套房如何为您的流程带来效率。

不断变化的制造世界和数据分析现在正在融合 - 这种交叉路口很快就会大大影响过程管理和质量工程。然而，在各级，优质的专业人士正在努力与集成数据分析的内容和如何进行争夺。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来了关于数据分析的前瞻性讨论，包括来自Altair的特殊嘉宾（技术总监 - 东北）和Tom Zougas博士（VP全球数据分析服务）。
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”是什么？
• 什么是智能制造或行业4.0？
• 从预防到预测的转变将如何影响质量专业人员?
• 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了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?

发现2020年发布的知识工作室的新功能，以保持工具随着科学演变而快速移动。对于某些行业而言，2020年是一种缓慢而复杂的一年，但不是技术。技术继续快速发展，也应该支持的解决方案。知识工作室在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们对以下新功能的热闹讨论：-Explainable AI功能为黑匣子模型 - 用于分析师的分析师的机器学习 - 没有数据科学家 - 模型堆叠，以组合来自许多模型的学习 - 通过编码在工具中保持工作- 其他新能力

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。

来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;

• 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;
• 通过统一访问数据带来的改进。

在后COVID-19时代，随着我们驾驭新常态，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济危机的蔓延，金融公司正在努力应对来自消费者和企业客户的大量救济请求。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能够成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速发展的情况下继续扩大规模的关键。

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。

增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，高德纳将其定义为“使用机器学习和人工智能等技术来协助数据准备、洞察力生成和洞察力解释，以增强人们探索和分析数据的方式”。

营销人员需要更好地了解更改的偏好和转换需求，因此它们可以个性化他们的互动。Altair数据分析解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户提供更深入，更快的客户和潜在客户洞察力，而无需任何编码或IT依赖性。

数据分析是通过数字转换驾驶业务价值的核心。模型建设和解释模型结果的透明度导致自信地决策。了解Altair知识工作室如何符合组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。

减少欺诈需要的技术和业务流程在结构上灵活，易于参与欺诈预防的所有人理解，并且足够敏捷，能够适应新的攻击，而不需要从头开始重新构建。
必须包括来自所有业务单位和功能孤岛的数据，以创建欺诈行为成功的整体视图。古典审计技术和预测机器学习模型中的见解与欺诈分析师的专业知识相结合，可以促进基于证明的方法，以便快速应对新的金融罪行。

什么是预测建模？为什么它有用？您如何利用对您的业务的实际意义上的预测建模？用户将以更好的了解它们如何将预测建模应用于自己的潜在用例，更好地结束本次会话。在这个网络研讨会上，我们探讨了预测建模的简介，对业务和分析用户如何最好地利用预测性建模工具，挑战和测试预测模型的方法，以确保如何对性能的信心，以及如何实现如何实现的从预测部署结果。

使用Altair数据分析软件的CAE应用的机器学习技术。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分析帮助智能界实现和简化高级互操作性，允许安全分析师快速访问，清洁和转换从不同源中的困难数据到杠杆式共享资产，以获得有效的报告。在最近举行的智能分析虚拟峰会的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析，以自动化与访问和协调数据相关的重复，错误的进程，消除手动工作和培养智能决策- 在董事会上制作。

此视频探讨了Altair数据分析软件可用于金融服务环境的许多方式。了解如何提高数据准备，机器学习和数据可视化中的技能。

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

结合其市场领先的数据可视化方法，用于建立，探索和分区数据，以及建立可解释的预测模型，Apache Spark＆Tradel的Altair知识工作室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，而无需代码。数据准备和分析允许简单的数据提取和操作。知识工作室有效地利用计算资源，特别是在云环境中，缩短了处理周期并降低了成本。可以有效地开采数十亿行和数千列的大型数据集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.