直覺式資料科學工具 - IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是全球領先的視覺化資料科學與機器學習解決方案，它可以提升資料科學家的機器學習建模作業效率，有助於企業加速實現AI價值並達成預期成效。大部分人工智慧應用成熟度較高的企業都仰賴IBM現代化AI平台進行資料準備、特徵工程、預測分析以及機器學習模型管理和部署，以便於運用資料資產提升企業營運的績效。

IBM SPSS Modeler讓企業能夠透過現成可用的完整演算法和模型，充分發揮資料資產和現代應用程式帶來的價值。IBM SPSS Modeler適合於混合式部署環境，能符合企業對於智慧財產的控管與安全需求，同時也能夠整合於IBM Watson Studio平台中，讓企業內熟悉各種不同建模技術的資料科學家團隊均能在單一平台中進行機器學習模型開發。

IBM SPSS Modeler主要功能：

• 支援眾多資料來源，可以從純文字檔、試算表、關聯式資料庫、IBM Planning Analytics及Hadoop中讀取資料
• 只需滑鼠點擊就能分析及識別資料、篩選欄位及衍生新變數，並可自動將資料轉換為最佳格式，以進行最精確的預測建模
• 直覺式圖形化介面，協助業務分析師可以輕鬆地將其專業知識與商業邏輯以視覺化分析串流的方式融入於機器學習建模流程中
• 自動化建模功能，可以測試多種建模演算法、比較結果並根據模型效能快速選擇最佳的演算法以及建議部署之模型
• 內建多種機器學習演算法，包括迴歸、決策樹、聚類、關聯規則、類神經網路、時間序列等演算法，並支援開發人員使用R和Python語言來擴充演算法功能
• 支援分析非結構化文字資料，擷取關鍵概念、主題、觀感及趨勢，可以在部落格內容、客戶意見、電子郵件和社群媒體評論中發掘寶貴的洞察
• 分析及探索地理位置資訊，例如地理經緯度、郵遞區號和地址，亦可與內部客戶及交易資料結合，產生更好的洞察並提高預測準確性
• 支援各種機器學習開發工具，從Scikit-learn和Tensorflow到IBM SPSS Modeler，都能透過最熱門的機器學習套件中節省成本並部署模型

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AI小學堂 – 今天教您「類神經網路」

人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第8堂課，我們為您介紹：類神經網路(Artificial Neural Network)。

類神經網路（或稱之為人工神經網路）在機器學習與認知科學領域中，是一種模仿人類中樞神經系統（特別是大腦）的結構與功能的數學模型或資料處理計算模型。人類大腦中有數千億個稱之為神經元的細胞，作為整個中樞神經系統的控制中心，大腦負責接收和整合從周邊神經系統傳送來的訊息，然後再按需要作出反應或發出動作指令。類神經網路就像人類大腦一樣，內部由大量的處理單元（例如輸入及輸出單元）所組合出來的神經元節點，透過節點之間的相互連結，組合出一個具備自我學習能力的人工神經網路。

類神經網路是近代深度學習及人工智慧的基礎，它屬於一種非線性統計資料建模技術，透過基於數學與統計學的學習方法獲取對於未知問題的最佳化解答，解決了人類或統計模型無法證明或難以解決的複雜問題。類神經網路目前已廣泛應用於各種機器學習預測及判斷的應用中，例如：電子郵件服務供應商用來檢測及刪除垃圾郵件、資產管理公司用來預測投資標的的價格變動趨勢、信用評等公司用來改進其信用評分演算法的效能、聊天機器人應用類神經網路技術進行自然語言解析及處理。