Maschinelles Lernen in Analytics ist automatisiert (AutoML). Komplexe Berechnungen, wie Datenvorverarbeitung, Auswahl von Algorithmen, Feinanpassung von Hyperparametern und die Modellvalidierung, werden von Analytics für Sie durchgeführt. Diese Automatisierung ermöglicht Ihnen ohne großen Aufwand und ohne dass Sie dafür spezialisierte Data-Science-Kenntnisse benötigen, eine Nutzung von maschinellem Lernen für Daten Ihres Unternehmens.

Analytics unterstützt sowohl überwachtes als auch nicht überwachtes maschinelles Lernen.

Überwachtes maschinelles Lernen verwendet bestehende Daten, die mit Labels aus Kategorien oder numerischen Werten versehen sind. Diese sind die Grundlage für eine Vorhersage von Kategorien oder numerischen Werten in ähnlichen Daten ohne Labels.

Nicht überwachtes maschinelles Lernen entdeckt Kategorien in Daten, die keine Kategorien bzw. Labels aufweisen.

Wenn Sie Analytics auf einem 32-Bit-Computer installieren, werden die maschinellen Lernoptionen nicht unterstützt, weshalb das Menü Maschinelles Lernen nicht angezeigt wird. Die für maschinelles Lernen benötigten Berechnungen sind rechenintensiv und für 64-Bit-Computer besser geeignet.

Operation

ML-Typ

Unterstützte Datentypen

Funktion

Ausgabe
Trainieren Überwacht

Zeichen

Numerisch

Datumzeit

Logisch
  • Verwendet maschinelles Lernen, um ein Vorhersagemodell zu erstellen.
  • Vorhersagemodelldatei

    (*.model)

  • Modellauswertungsdatei

    (Analytics-Tabelle)

    Analytics
Vorhersagen Überwacht

Zeichen

Numerisch

Datumzeit

Logisch
  • Wendet ein Vorhersagemodell auf ein Dataset ohne Labels an, um Klassen oder numerische Werte vorherzusagen.
  • Ergebnisdatei

    (Analytics-Tabelle)

    Analytics
Cluster Nicht überwacht Numerisch
  • Gruppiert numerische Daten.
  • Gruppiert Datensätze nach ähnlichen oder dicht aneinander befindlichen Werten von ein oder mehreren numerischen Feldern.
  • Ergebnisdatei

    (Analytics-Tabelle)

    Analytics