Minha parte favorita sobre o Gerenciador de Modelos era a capacidade de automatizar processos que, de outra forma, levariam muito mais tempo e energia apenas em R ou Python. Por exemplo, a divisão de treino e validação dos dados é automaticamente gerenciada ao executar o pipeline do modelo. O mesmo vale para a comparação dos resultados do modelo (Precisão, área sob a curva ROC, etc.). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O ajuste de parâmetros não foi tão intuitivo (pelo menos do ponto de vista de alguém que está mais familiarizado com a codificação de todo esse processo). Achei difícil entender muitas das opções de ajuste de parâmetros, assim como difícil procurar as modificações específicas que eu queria fazer. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Adoro como o Model Manager tornou simples o trabalho com modelos clássicos de ML. Tradicionalmente, esses modelos são criados no início de cada tarefa ao trabalhar com dados como uma etapa elementar, mas a codificação manual consome uma quantidade considerável de tempo. Com o Model Manager, fiquei satisfeito ao ver como o processo era simples e como ele até fornecia comparações e uma tonelada de métricas de precisão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu teria preferido mais documentação. Com cada nova ferramenta há uma curva de aprendizado, mas descobrir os pequenos detalhes dependeu dos meus próprios esforços de explorar o site por um tempo. Há muita documentação e instrução em geral com o SAS, mas é difícil navegar e encontrar a informação específica que eu preciso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O gerenciador de modelos me permite visualizar todos os meus modelos em um único lugar. Permite-me compartilhar e colaborar com outros membros da minha equipe. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Mas uma melhor funcionalidade para visualizar quem possui o modelo. Quem fez atualizações no modelo em uma capacidade de auditoria seria bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O SAS Model Manager ajuda a implantar os modelos, gera alertas e oferece suporte de validação para os modelos criados. Ele funciona como um processo automatizado para integração contínua e entrega para os pipelines. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como podemos integrar outros modelos criados com a ajuda de R e Python, mas para depurá-los, precisamos de expertise nessas linguagens. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É fácil desenvolver e implantar modelos analíticos usando o SAS Model Manager. Muitas técnicas, incluindo aprendizado de máquina e modelagem estatística, estão disponíveis para cientistas de dados. O SAS Model Manager nos permite monitorar o desempenho dos modelos implantados ao longo do tempo. Isso inclui o acompanhamento de indicadores-chave de desempenho, como precisão, exatidão e recall, para garantir que os modelos continuem a fornecer previsões precisas e confiáveis. O SAS Model Manager inclui capacidades de controle de versão, permitindo que os usuários acompanhem e gerenciem diferentes versões de um modelo. Isso é crucial para manter um registro claro de auditoria e reverter para versões anteriores, se necessário. A ferramenta impõe políticas de governança para garantir que os modelos adiram às diretrizes regulatórias e organizacionais. O SAS Model Manager pode ser implantado na nuvem (AWS). O SAS Model Manager integra-se com outros componentes do SAS Viya e soluções SAS, proporcionando um fluxo de trabalho contínuo para processos analíticos de ponta a ponta. Com capacidades de automação e gerenciamento de fluxo de trabalho, o SAS Model Manager ajuda a simplificar o processo de desenvolvimento e implantação de modelos, reduzindo o tempo e o esforço necessários. O SAS Model Manager permite a aposentadoria de modelos que não estão mais em uso ou foram substituídos por versões mais recentes. Isso garante que apenas modelos relevantes e atualizados sejam implantados ativamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o SAS Model Manager ofereça muito valor para a organização, não é um produto barato. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A principal vantagem do SAS Model Manager são as capacidades amigáveis ao usuário, alguém que não é especialista em tecnologia pode navegar por ele sem esforço. Sua capacidade de integração perfeita que funciona bem com outras ferramentas e sistemas. Você tem um painel no SAS Visual Analytics e deseja usar um modelo que desenvolveu. Com o SAS Model Manager, é tão simples quanto alguns cliques para implantar e implementar esse modelo em seu painel. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como o SAS Model Manager vem com muitos recursos, às vezes é difícil para os novos usuários aproveitarem esses recursos para alguns de seus casos de uso específicos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O SAS é uma ferramenta de análise e gestão de dados muito poderosa. O ciclo completo de análise, incluindo o desenvolvimento de modelos de gestão de dados e a implementação de modelos de tomada de decisão, é totalmente coberto pelo VSDS Visual Data Science decisioning. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A decisão em ciência de dados visual é uma experiência ótima e vasta, então não posso compartilhar a aversão a isso porque já proporcionou uma experiência robusta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Permite-nos reestruturar nosso fluxo de trabalho e avaliar regras. Apesar das preocupações com estabilidade e documentação, as vantagens que traz superam quaisquer desvantagens. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A funcionalidade de arrastar e soltar é conveniente, mas limita as opções de personalização. Torna o ajuste fino de modelos mais desafiador. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O SAS Model Manager é uma ferramenta valiosa para organizações como a minha que realmente buscam gerenciar efetivamente seus modelos de negócios e querem criar mais análises. A principal vantagem de usá-lo é um repositório centralizado de modelos para armazenamento e monitoramento de desempenho em tempo real dos modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o SAS Model Manager seja uma ferramenta muito boa, empresas menores podem considerá-la difícil e cara em comparação com outras semelhantes. Pode ser difícil integrá-la com outras ferramentas, e modificações podem precisar de ajuda profissional, o que às vezes é muito difícil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Simplifique ou reutilize modelos para diferentes projetos.

Suporta modelos Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nenhum até agora de acordo com o uso do SAS Model Manager. Análise coletada por e hospedada no G2.com.