欺诈会影响每个人 - 从个别消费者到大公司。基于传统的规则系统可能在过去识别欺诈时生效，但它们变得无效和陈旧，因为欺诈者学会如何绕过这些规则。除了需要处理和检查欺诈的大量数据，除了不断变化的欺诈的策略之外，还有较大的数据，它变得更具挑战性，这些活动通常是隐藏在大量数据中的活动。最近开发的机器学习技术越来越有效地检测欺诈，以及数据系统的进步（例如，大数据，流数据）和计算系统（例如，高性能计算，GPU）。bob官网 bob体育下载结果，可以识别在日常活动中不断捕获的数据中的欺诈行为模式。此外，应对与欺诈者相关的挑战来改变他们的策略是可行的。
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。
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。
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。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）。听他们讨论重要的问题和定义:
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？
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
我们将带您通过Knowledge Studio，这是一个市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码。Knowledge Studio是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的完美选择。从医疗保健到金融服务，从电信到产品保修，Knowledge Studio使分析团队能够从他们的数据中获得有用的、可操作的见解。代码交互自动ML可解释AI模型堆叠谁应该参加?这个活动非常适合在自己的组织中处理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;
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。
以令人羡慕的阵容为特色，包括;Frederic de Sibert，高盛投资银行服务策略师全球主管，Paul Downes, Autovista Group首席运营官，Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/CFO, Mamdouh Refaat博士，Altair首席数据科学家。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自处于数据分析旅程不同阶段的全球企业的见解、指导和建议。
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。
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。
这个演讲是关于如何使机器学习模型及其决策具有可解释性，以及为什么它的重要性和价值。
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，以识别盈利机会和避免合规风险。
主要金融机构最近的研究表明，金融欺诈继续以惊人的速度增长。根据益百利的数据，2019年上半年，信用卡和借记卡诈骗增加了60%以上。虽然千禧一代是高度的目标(80%的可能性成为诈骗的目标)，但没有人能免于犯罪活动。基于内部主题专业知识和观察的本土欺诈规则通常用于打击欺诈攻击和其他金融犯罪，如反洗钱。Altair提供了一种行业领先的方法，可以基于实际的分析模型来扩充/调整这些规则。我们认识到的好处是，欺诈分析人员可以更新规则，而不需要求助于数据科学家等高度利用的资源。
Altair数据分析工具支持数据准备、数据预测和数据可视化。在本次网络研讨会中，我们将介绍Knowledge Studio产品的机器学习能力。在本次网络研讨会中，我们将介绍机器学习的概念，并演示如何使用预测性维护方法解决问题，从而将机器学习算法转化为实际利润
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。
在不确定时期，你如何定义和最小化风险?简单、透明且易于解释的记分卡建模技术可以帮助支持信贷决策，如为新的贷款申请评分、信用限制的更改、交易的超限额审批等。bob电竞官方在当今快速发展的世界中，一个允许在几分钟内刷新和重用记分卡开发工作流的解决方案——而不需要编写代码——是至关重要的。