SAS Model Manager Reseñas y Detalles del Producto

Mi parte favorita de Model Manager era la capacidad de automatizar procesos que de otro modo tomarían mucho más tiempo y energía solo en R o Python. Por ejemplo, la división de entrenamiento y validación de los datos se gestiona automáticamente al ejecutar la canalización del modelo. Lo mismo ocurre con la comparación de los resultados del modelo (precisión, área bajo la curva ROC, etc.). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El ajuste de parámetros no fue tan intuitivo (al menos desde la perspectiva de alguien que está más familiarizado con la codificación de todo este proceso). Pensé que era difícil entender muchas de las opciones de ajuste de parámetros, así como difícil buscar las modificaciones específicas que quería hacer. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta lo sencillo que Model Manager hizo trabajar con modelos de ML clásicos. Tradicionalmente, estos modelos se crean al inicio de cada tarea al trabajar con datos como un paso elemental, pero la codificación manual consume una cantidad considerable de tiempo. Con Model Manager me complació ver lo simple que era el proceso e incluso cómo proporcionaba comparaciones y un montón de métricas de precisión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Habría preferido más documentación. Con cada nueva herramienta hay una curva de aprendizaje, pero averiguar los pequeños detalles dependió de mis propios esfuerzos de explorar el sitio por un tiempo. Hay mucha documentación e instrucciones en general con SAS, pero es difícil navegar y encontrar la información específica que necesito. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El gestor de modelos me permite ver todos mis modelos en un solo lugar. Me permite compartir y colaborar con otros en mi equipo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

. Pero una mejor funcionalidad para ver quién posee el modelo. Quién ha hecho actualizaciones al modelo en una capacidad de auditoría sería bueno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El gestor de modelos de SAS ayuda a desplegar los modelos, genera alertas y ofrece soporte de validación para los modelos creados. Funciona como un proceso automatizado para la integración continua y la entrega para las canalizaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque podemos integrar otros modelos creados con la ayuda de R y Python, para depurarlos necesitamos tener experiencia con esos lenguajes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil desarrollar y desplegar modelos analíticos utilizando SAS Model Manager, muchas técnicas, incluyendo el aprendizaje automático y el modelado estadístico, están disponibles para los científicos de datos. SAS Model Manager nos permite monitorear el rendimiento de los modelos desplegados a lo largo del tiempo. Esto incluye el seguimiento de indicadores clave de rendimiento, como la precisión, la exactitud y el recall, para asegurar que los modelos continúen proporcionando predicciones precisas y confiables. SAS Model Manager incluye capacidades de control de versiones, permitiendo a los usuarios rastrear y gestionar diferentes versiones de un modelo. Esto es crucial para mantener un rastro de auditoría claro y revertir a versiones anteriores si es necesario. La herramienta impone políticas de gobernanza para asegurar que los modelos cumplan con las directrices regulatorias y organizacionales. SAS Model Manager puede ser desplegado en la nube (AWS). SAS Model Manager se integra con otros componentes de SAS Viya y soluciones SAS, proporcionando un flujo de trabajo sin interrupciones para procesos analíticos de extremo a extremo. Con capacidades de automatización y gestión de flujos de trabajo, SAS Model Manager ayuda a agilizar el proceso de desarrollo y despliegue de modelos, reduciendo el tiempo y esfuerzo requeridos. SAS Model Manager permite la retirada de modelos que ya no están en uso o han sido reemplazados por versiones más nuevas. Esto asegura que solo los modelos relevantes y actualizados estén activamente desplegados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque SAS Model Manager proporciona mucho valor a la organización, no es un producto barato. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La principal ventaja del gestor de modelos SAS es su capacidad de ser fácil de usar, alguien que no es un experto en tecnología puede navegar por él sin esfuerzo. Su capacidad de integración sin problemas que se lleva bien con otras herramientas y sistemas. Digamos que tienes un panel en SAS Visual Analytics y quieres usar un modelo que has desarrollado. Con SAS Model Manager, es tan simple como unos pocos clics para desplegar e implementar ese modelo en tu panel. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que el gestor de modelos SAS viene con muchas características, a veces es difícil para los nuevos usuarios aprovechar esas características para algunos de sus casos de uso específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS es una herramienta muy poderosa de análisis y gestión de datos. El ciclo completo de análisis, que incluye el desarrollo de modelos de gestión de datos y la implementación de modelos de toma de decisiones, está completamente cubierto por VSDS Visual Data Science decisioning. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La toma de decisiones en ciencia de datos visual es una experiencia grandiosa y vasta, así que no puedo compartir el desagrado por eso porque ya ha proporcionado una experiencia sólida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Permite reestructurar nuestro flujo de trabajo y evaluar reglas. A pesar de las preocupaciones sobre estabilidad y documentación, las ventajas que aporta superan cualquier inconveniente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La funcionalidad de arrastrar y soltar es conveniente, pero limita las opciones de personalización. Hacer que el ajuste fino de los modelos sea más desafiante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Model Manager es una herramienta valiosa para organizaciones como la mía que realmente buscan gestionar eficazmente sus modelos de negocio y quieren crear más análisis. La principal ventaja de usarlo es un repositorio centralizado de modelos para el almacenamiento y el monitoreo del rendimiento en tiempo real de los modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque SAS Model Manager es una herramienta muy buena, las empresas más pequeñas pueden considerarla difícil y cara en comparación con otras similares. Podría ser difícil de integrar con otras herramientas, y las modificaciones podrían necesitar ayuda profesional, lo cual a veces es muy complicado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soporta modelos de Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ninguno por el momento según el uso del SAS Model Manager. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.