Modele sas gratuit

Surveillez et signalez automatiquement les performances du modèle pendant les cycles de test et de production. Les modèles procéduraux documentent les performances de validation et le processus d`approbation, et une piste d`audit est créée lorsque le modèle de champion est marqué pour la production et que le prédécesseur est retiré. Suivre les modèles de la création, par l`utilisation, à la retraite avec un processus centralisé, efficace et reproductible pour l`enregistrement, la validation, la surveillance et la reconversion des modèles. Chaque fois qu`une version est créée, un instantané des propriétés et des fichiers du modèle est capturé, garantissant un contrôle de version complet. Les modèles sont sécurisés et l`historique des versions du modèle est verrouillé et conservé. Wargaming capture les données des seconds joueurs se connecter à un jeu à quand ils se déconnecter. La société recueille et analyse également les journaux de chat dans le jeu, ainsi que les mentions de ses jeux sur les sites de médias sociaux et dans de nombreuses communautés de discussion de jeu. À l`aide de ces données, ils peuvent exécuter des modèles pour retenir les clients, vendre des jeux croisés, convertir des joueurs en utilisateurs payants, surveiller le parcours du joueur et réduire les points de friction dans les jeux. Comment Wargaming peut-il prendre un modèle complexe, puis réutiliser rapidement la logique de ce modèle dans des milliers d`autres modèles? Le référentiel de modèle centralisé, les modèles de cycle de vie et les fonctionnalités de contrôle de version offrent une visibilité sur vos processus analytiques, garantissant une traçabilité et une auditabilité complètes pour la conformité à la gouvernance interne et aux réglementations externes. Les rapports de validation du modèle de risque de Bâle II assurent la transparence en évaluant la solidité des systèmes internes de mesure du risque de crédit, en traquant les anomalies et en répondant aux demandes des régulateurs. Pour améliorer la compréhension collaborative, la solution fournit à tous les utilisateurs des annotations conviviales au sein de chaque nœud décrivant quelles méthodes sont exécutées, ainsi que des informations sur les méthodes, les résultats et l`interprétation. Des rapports d`interprétabilité standard sont également disponibles dans tous les nœuds de modélisation, y compris les tracés LIME, ICE, DP, etc.

En tout, Wargaming traite plus de 30 téraoctets de données par mois. Il stocke 98% de ses données dans Hadoop sur un Oracle Big Data Appliance, avec Cloudera gérant l`implémentation Hadoop. Une fois que les données sont dans Hadoop, les développeurs ETL créent des Marts de données qui s`intègrent à SAS® pour générer des modèles et les mettre en production. Les performances supérieures du traitement parallèle massif et les blocs de construction riches en fonctionnalités pour les pipelines d`apprentissage automatique vous permettent d`explorer et de comparer rapidement plusieurs approches. Vous pouvez rapidement et facilement trouver les paramètres optimaux pour les différents algorithmes d`apprentissage machine – y compris les arbres décisionnels, les forêts aléatoires, la stimulation par gradient, les réseaux neuronaux, les machines vectorielles de support et les machines de factorisation – simplement en sélectionnant le option souhaitée. Les routines d`optimisation de recherche locale complexes travaillent dur en arrière-plan pour optimiser efficacement et efficacement vos modèles. La solution vous permet également de combiner des données non structurées et structurées dans des programmes d`apprentissage automatique intégrés pour obtenir des informations plus précieuses à partir de nouveaux types de données. Et la reproductibilité à chaque étape du cycle de vie analytique fournit des réponses et des informations auxquelles vous pouvez faire confiance. Après quelques recherches approfondies, Ryabov et son équipe ont trouvé ce dont ils avaient besoin. «SAS Factory miner et SAS Model Manager étaient parfaits pour nos cas d`utilisation», dit-il, «parce que nous pouvons prendre le même modèle et le multiplier par des délais, des régions et par différents produits. Ainsi, un modèle est pratiquement le même, mais nous pouvons le mettre dans l`environnement de production, où nous courons, maintenir et promouvoir encore et encore dans une sorte industrielle de manière. Dans nos recherches, SAS était la seule option viable.

Permet d`accéder à un ensemble incroyablement large d`algorithmes modernes de statistiques, d`apprentissage automatique, d`apprentissage profond et d`analyse textuelle dans un environnement unique.