divis stellt Excel Add-in für automatisiertes maschinelles Lernen vor
Wir stellen das ClearVu Analytics Excel Add-In vor. Dieses Tool ermöglicht no-code automatisiertes maschinelles Lernen und bietet eine Vielzahl von Ansätzen zur Modellierung, Optimierung und zum Design of Experiments für Ihre Datensätze, alles innerhalb des Standard-Excel-Workflows.
Unser benutzerfreundliches ClearVu Analytics Excel Add-In erlaubt es Ihnen, diese Technologie direkt in der Tabellenkalkulation zu nutzen: Sie können Prognosemodelle für Ihre Daten direkt über die gewohnte Excel-Oberfläche erstellen. Außerdem wird es von unserer ClearVu Analytics-Software unterstützt, welche die entsprechenden Berechnungen im Hintergrund durchführt.
Bei der Modellierung vergleicht das Excel Add-In automatisch verschiedene Verfahren des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) und wählt das beste Verfahren für den zu modellierenden Datensatz aus. Dies geschieht durch eine Reihe von Kreuzvalidierungen, Hyperparameter-Optimierungen und statistische Tests. Als BenutzerIn wählt man die Methoden, welche verglichen werden sollen, oder man kann eine bestimmte Methode auswählen, wenn ein bestimmter Ansatz (z. B. ein neuronales Netz) verwendet werden soll.
Unsere Optimierungsfunktion ermöglicht es AnwenderInnen, dieses Modell zu nutzen und die Ausgangsvariablen bei bestimmten Eingaben zu maximieren oder zu minimieren. Das bedeutet, dass Nutzer in wenigen Schritten den besten Wert im Lösungsraum anhand des Datensatzes finden können.
Und schließlich hilft unser Design of Experiments den BenutzerInnen zu verstehen, wie man die Daten am besten anreichern kann, entweder durch physikalische Experimente oder direkte Simulation. Dies kann insbesondere bei Datensätzen mit einer Vielzahl von Eingabe- und Ausgabeparametern nützlich sein.
Für weitere Informationen zu diesem Tool – und um eine Demo zu vereinbaren – besuchen Sie bitte unsere Website und erfahren Sie, wie das divis ClearVu Excel Add-In Ihnen helfen kann, sinnvoll mit Ihren Datensätzen zu arbeiten, sie zu modellieren und nutzbar zu machen.
Wenn Sie weitere Fragen haben, wenden Sie sich bitte an uns bei divis.