Configuration requise
SALFORD PREDICTIVE MODELER
Configuration système requise pour Windows
- Système d'exploitation (64 bits uniquement): Windows 10 ou Windows 11.
- RAM: 2 Go
- Processeur: Intel® Pentium® 4 ou AMD Athlon™ Dual Core avec technologie SSE2.
- Disque dur: Au moins 2 Go d'espace disponible
- Résolution d'écran: 1024 x 768 ou supérieure
Configuration système requise pour Linux
- Système d'exploitation (64 bits uniquement): Ubuntu 22.04 , CentOS 7.9 , 8.1 ou 9.1, RHEL 7.9 , 8.1 ou 9.1.
- RAM: 2 Go
- Processeur: Intel® Pentium® 4 ou AMD Athlon™ Dual Core avec technologie SSE2.
- Disque dur: Au moins 2 Go d'espace disponible
QUE FAISONS-NOUS ?
Minitab aide les entreprises à améliorer l'efficacité et
la qualité via une analyse intelligente des données.
Salford Predictive Modeler® 8
La suite intégrée de logiciels d'auto-apprentissage par la machine de Minitab
CART®
Le moteur de modélisation CART® de SPM est l'arbre de classification qui a révolutionné le domaine de l'analyse avancée, ouvrant une nouvelle ère dans le domaine de la science des données.
Random Forests®
Random Forests® est un moteur de modélisation qui s'appuie sur plusieurs analyses alternatives, sur des stratégies de randomisation et sur l'apprentissage ensembliste.
MARS®
Le moteur de modélisation MARS® est idéal pour les utilisateurs qui préfèrent que leurs résultats se présentent comme dans une régression traditionnelle tout en mettant en évidence les interactions et les non-linéarités essentielles.
TreeNet®
TreeNet® Gradient Boosting is SPM’s most flexible and powerful data mining tool, capable of consistently generating extremely accurate models.
Tarifs
Pour plus d'informations sur les tarifs, contactez-nous.
University Program
Notre programme Université met les moteurs de modélisation SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® et Random Forests® à disposition de la communauté universitaire avec d'importantes remises sur les droits de licences.
Automation
Plus de 70 scénarios (autrement dit, expériences) intégrés, inspirés par la manière dont les plus grands analystes de modèles organisent leur travail.