Avis et détails du produit SAS Model Manager

Ma partie préférée de Model Manager était la capacité à automatiser des processus qui prendraient autrement beaucoup plus de temps et d'énergie uniquement en R ou Python. Par exemple, la division des données en ensembles d'entraînement et de validation est automatiquement prise en charge lors de l'exécution du pipeline de modèle. Il en va de même pour la comparaison des sorties du modèle (précision, aire sous la courbe ROC, etc.). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le réglage des paramètres n'était pas aussi intuitif (du moins du point de vue de quelqu'un qui est plus familier avec le codage de tout ce processus). J'ai trouvé qu'il était difficile de comprendre de nombreuses options de réglage des paramètres, ainsi que difficile de rechercher les ajustements spécifiques que je voulais faire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'adore la simplicité avec laquelle Model Manager a rendu le travail avec les modèles d'apprentissage automatique classiques. Traditionnellement, ces modèles sont créés au début de chaque tâche lors du travail avec des données comme une étape élémentaire, mais le codage manuel prend un temps considérable. Avec Model Manager, j'ai été ravi de voir à quel point le processus était simple et comment il offrait même des comparaisons et de nombreux indicateurs de précision. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aurais préféré plus de documentation. Avec chaque nouvel outil, il y a une courbe d'apprentissage, mais comprendre les petits détails a reposé sur mes propres efforts d'exploration du site pendant un certain temps. Il y a beaucoup de documentation et d'instructions en général avec SAS, mais il est difficile de naviguer et de trouver les informations spécifiques dont j'ai besoin. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le gestionnaire de modèles me permet de voir tous mes modèles en un seul endroit. Il me permet de partager et de collaborer avec d'autres membres de mon équipe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

. Mais une meilleure fonctionnalité pour voir qui possède le modèle. Qui a fait des mises à jour du modèle dans une capacité d'audit serait bien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le gestionnaire de modèles SAS aide à déployer les modèles, à générer des alertes et à fournir un support de validation pour les modèles créés. Il fonctionne comme un processus automatisé pour l'intégration continue et la livraison des pipelines. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Comme nous pouvons intégrer d'autres modèles créés avec l'aide de R et Python, mais pour les déboguer, nous avons besoin de l'expertise dans ces langages. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est facile de développer et de déployer un modèle analytique en utilisant SAS Model Manager, de nombreuses techniques, y compris l'apprentissage automatique et la modélisation statistique, sont disponibles pour les data scientists. SAS Model Manager nous permet de surveiller la performance des modèles déployés au fil du temps. Cela inclut le suivi des indicateurs clés de performance, tels que la précision, la précision et le rappel, pour s'assurer que les modèles continuent de fournir des prédictions précises et fiables. SAS Model Manager inclut des capacités de contrôle de version, permettant aux utilisateurs de suivre et de gérer différentes versions d'un modèle. Cela est crucial pour maintenir une piste d'audit claire et revenir à des versions précédentes si nécessaire. L'outil applique des politiques de gouvernance pour s'assurer que les modèles adhèrent aux directives réglementaires et organisationnelles. SAS Model Manager peut être déployé dans le cloud (AWS). SAS Model Manager s'intègre avec d'autres composants SAS Viya et solutions SAS, offrant un flux de travail transparent pour les processus analytiques de bout en bout. Avec des capacités d'automatisation et de gestion des flux de travail, SAS Model Manager aide à rationaliser le processus de développement et de déploiement des modèles, réduisant le temps et l'effort requis. SAS Model Manager permet la mise à la retraite des modèles qui ne sont plus utilisés ou qui ont été remplacés par des versions plus récentes. Cela garantit que seuls les modèles pertinents et à jour sont activement déployés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Même si SAS Model Manager offre beaucoup de valeur aux organisations, ce n'est pas un produit bon marché. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le principal avantage du gestionnaire de modèles SAS est ses capacités conviviales, une personne qui n'est pas experte en technologie peut le parcourir sans effort. Sa capacité d'intégration transparente qui fonctionne bien avec d'autres outils et systèmes. Vous avez un tableau de bord dans SAS Visual Analytics et vous souhaitez utiliser un modèle que vous avez développé. Avec SAS Model Manager, il est aussi simple que quelques clics pour déployer et implémenter ce modèle dans votre tableau de bord. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Étant donné que le gestionnaire de modèles SAS est doté de nombreuses fonctionnalités, il est parfois difficile pour les nouveaux utilisateurs de tirer parti de ces fonctionnalités pour certains de leurs cas d'utilisation spécifiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

SAS est un outil d'analyse et de gestion des données très puissant. Le cycle complet d'analyse, y compris le développement de modèles de gestion des données et le déploiement de modèles de prise de décision, est entièrement couvert par VSDS Visual Data Science decisioning. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La prise de décision en science des données visuelles est une expérience formidable et vaste, donc je ne peux pas partager le désamour de cela car elle a déjà fourni une expérience solide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela nous permet de restructurer notre flux de travail et d'évaluer les règles. Malgré les préoccupations concernant la stabilité et la documentation, les avantages qu'il apporte l'emportent sur les inconvénients. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La fonctionnalité de glisser-déposer est pratique, elle limite les options de personnalisation. Rendre l'ajustement des modèles plus difficile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

SAS Model Manager est un outil précieux pour une organisation comme la mienne qui cherche réellement à gérer efficacement ses modèles commerciaux et souhaite créer d'autres analyses. Le principal avantage de son utilisation est un référentiel de modèles centralisé pour le stockage et la surveillance en temps réel des performances des modèles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que SAS Model Manager soit un très bon outil, les petites entreprises peuvent le considérer comme difficile et coûteux par rapport à d'autres outils similaires. Il pourrait être difficile à intégrer avec d'autres outils, et des modifications pourraient nécessiter une aide professionnelle, ce qui est parfois très difficile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Simplifier ou réutiliser des modèles pour différents projets.

Prend en charge les modèles Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Aucun pour le moment selon l'utilisation du SAS Model Manager. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.