Insights

Insights es un software de minería de datos en paralelo de 64 bits que lleva la extracción de datos convencional a un nuevo nivel de sofisticación y aplicabilidad. Los usuarios en casi cualquier campo pueden emplear el software fácil de usar para analizar conjuntos de datos ruidosos y construir modelos potentes, que pueden usarse para ayudar a obtener nuevos conocimientos sobre fenómenos complejos, predecir el comportamiento futuro, simular preguntas "qué pasaría si", e identificar métodos de procesos de control. Tomando datos observacionales que describen un problema, sistema o proceso, el software construye un modelo matemático operativo compatible con datos almacenados en una variedad de formatos populares (por ejemplo, Microsoft Excel), sus algoritmos de modelado autoorganizados y alimentados con inteligencia artificial permiten usuarios para extraer fácilmente nuevos y útiles conocimientos para apoyar la toma de decisiones. Ya sea que se aplique a predicción de ventas, planificación de recursos, problemas de ingeniería, cambio climático, salud o ciencias de la vida, o minería de datos de agencias gubernamentales, Insights abre una gran cantidad de nuevas posibilidades para individuos, pequeños empresarios y científicos que fueron anteriormente disponible solo para grandes entidades que podían permitirse costosas aplicaciones de minería de datos.

Insights incluye documentación, documentación adicional, datos de muestra y modelos como: predicción y simulación del precio mundial del petróleo hasta 2025, predicciones mensuales de la temperatura global, ozono, concentración o actividad solar hasta 2017, predicción de la toxicidad reproductiva de los productos químicos, valor de la vivienda o predicción de la actividad del sistema de la computadora, para ayudarlo a comenzar a usar sus datos.

Qué hay de nuevo en esta versión:

• Corrección de errores menores
• Versión de mantenimiento y mejora del rendimiento

Qué hay de nuevo en la versión 6.1.2:

• Soluciona algunos problemas bajo macOS 10.13 High Sierra
• Versión de mantenimiento y mejora del rendimiento

Qué hay de nuevo en la versión 6.1:

• Modelos del sistema: las ecuaciones de regresión autoorganizadas de todos los modelos de un sistema se agregan al informe del modelo
• Gráfico de modelo de sistema: la relevancia de una entrada de modelo ahora se muestra cuando se selecciona
• Versión de mantenimiento y mejora del rendimiento

Qué hay de nuevo en la versión 5.0:

• Opción de optimización de la complejidad del modelo para obtener la mayoría de los modelos más compactos y parsimoniosos como resultado de la autoorganización automática del modelo a partir de los datos.
• Generación de una ecuación modelo explícita a partir de datos de la forma y = f (x) para modelos lineales, multilineales y no lineales, que representa el nuevo conocimiento extraído y que ayuda significativamente a la interpretación de modelos.
• Para los modelos multilineales, Insights ahora garantiza que el modelo final obtenido sea multilineal completo, no solo las funciones de transferencia neuronal.
• Cálculo de la importancia de las entradas modelo tanto para los modelos compuestos como para los modelos individuales desarrollados con la versión 5 de Insights.
• Se agregaron nuevas parcelas para los modelos compuestos e individuales desarrollados con la versión 5 de Insights:
• Importancia de las entradas y variables del modelo para todos los modelos paramétricos;
• ROC y curvas de costo como herramientas valiosas para los modelos de clasificación binarios;
• Optimización de mantenimiento y rendimiento.

Qué hay de nuevo en la versión 4.0.1:

• Velocidad de procesamiento significativamente mejorada gracias a la nueva base de datos en memoria; opción entre la base de datos en memoria rápida o la base de datos para una gran cantidad de registros de datos.
• Nuevo modelo de exportación a Python y Objective-C. Integre el código fuente listo para usar de sus modelos desarrollados en sus aplicaciones web u otros proyectos. Funciona tanto en modelos individuales como en conjuntos modelo.
• Visualización de la precisión del modelo de las predicciones en parcelas modelo sobre la marcha como medida inmediata del rendimiento del modelo en nuevos datos.
• Para los modelos de clasificación, visualización adicional de los parámetros clave de discriminación en la gráfica de dispersión para una fácil evaluación de la potencia del modelo en los datos predichos.
• Se agregaron ejemplos nuevos y actualizados:
• Expresión génica de 2000 genes (entradas) para modelar tejido tumoral como ejemplo de modelado hiperdeterminado y de alta dimensión;
• Detección de intrusos de red como ejemplo para el problema de detectar eventos raros;
• Modificación y análisis de ionosfera de señales de radar de alta potencia pulsadas de una matriz de antenas en fase;
• Detección diaria del nivel de ozono.

• Mantenimiento general y corrección de errores.
• La versión 4.0 se ejecuta en Mac OS X 10.10 o superior.

Qué hay de nuevo en la versión 3.5.1:

• Mantenimiento y corrección de errores para OS X 10.11 El Capitan.
• Se agregó una nueva opción de modelado que permite reemplazar el modelo actual por el nuevo modelo. Esto reduce el tamaño de la base de modelo y la hace más manejable.
• Un parámetro adicional, el Área bajo la Curva ROC, a menudo utilizada para clasificar los modelos de clasificación, ahora se calcula e informa para todos los modelos de clasificación.
• El número predeterminado de datos de entrenamiento y pronóstico con los que trabajar, que se copia a un modelo después del modelado, se puede configurar ahora manualmente en el panel de preferencias.
• Se rediseñó el etiquetado de las parcelas.

Qué hay de nuevo en la versión 3.5:

• Se agregó una nueva opción de modelado que permite reemplazar el modelo actual por el nuevo modelo. Esto reduce el tamaño de la base de modelo y la hace más manejable.
• Un parámetro adicional, el Área bajo la Curva ROC, a menudo utilizada para clasificar los modelos de clasificación, ahora se calcula e informa para todos los modelos de clasificación.
• El número predeterminado de datos de entrenamiento y pronóstico con los que trabajar, que se copia a un modelo después del modelado, se puede configurar ahora manualmente en el panel de preferencias.
• Se rediseñó el etiquetado de las parcelas.
• Mantenimiento y corrección de errores.

Qué hay de nuevo en la versión 3.4.2:

• Versión de mantenimiento y estabilidad.
• Nueva función para la autodetección, respectivamente, la especificación manual de la estacionariedad de los procesos de tiempo para patrones similares.
• Mejora de la auto-optimización de los compuestos de los patrones similares.
• Opción para eliminar todos los modelos en una base de modelo.

Qué hay de nuevo en la versión 3.4.1:

• Se agregó un nuevo ejemplo sobre el comportamiento de votación en el Congreso.
• Característica para autodetección, respectivamente, especificación manual de la estacionariedad de los procesos de tiempo para patrones similares agregados.
• Mejora de la auto-optimización de los compuestos de los patrones similares.
• Opción para eliminar todos los modelos en una base de modelo adicional.
• Versión de mantenimiento y estabilidad.

Qué hay de nuevo en la versión 3.4:

• Característica para autodetección y especificación manual de estacionariedad de procesos de tiempo para patrones similares agregados.
• Mejora de la auto-optimización de los compuestos de los patrones similares.
• Opción para eliminar todos los modelos en una base de modelo adicional.
• Versión de mantenimiento y estabilidad.

Qué hay de nuevo en la versión 3.3:

• Agrega el parámetro ancho de paso a la búsqueda de Patrones similares para la especificación directa del comportamiento de búsqueda de patrones en el modelado.
• Versión de mantenimiento y estabilidad.

Qué hay de nuevo en la versión 3.2.4:

• Soluciona un problema al migrar la aplicación a otra computadora.

Qué hay de nuevo en la versión 3.2.2:

• Actualización de Yosemite.