Découverte automatique

des stratégies d’apprentissage

les plus efficientes pour construire

automatiquement les modèles prédictifs

Sélection automatique des variables explicatives,

Détermination de la contribution de chaque variable

Calculs massivement parallèles CPU multicœurs pour gérer les grands ensembles de données ou pour lancer plusieurs robots en simultané

Analyse intensive de la robustesse des modèles générés par différentes techniques de validation croisée (LOO, MC, Validation/Testing)

Modélisation par régression,

multiclassification

ou scoring 

Segmentation (clustering)

par apprentissage

non supervisé

Visualisation des règles de décision, visualisation des contributions individuelles des variables pour chaque prédiction

Prédictions instantanées

et simultanées de plusieurs

variables d'étude avec plusieurs modèles

Prédictions en temps réel

et simultanées de plusieurs variables 

avec plusieurs modèles

Définition de requêtes multi-objectifs sur les variables étudiées avec des contraintes sur les variables explicatives

Inversion simultanée

de plusieurs modèles,

Découverte des prescriptions optimales

Exploration dynamique

de la surface de décision

(coupes 2D/3D)

Supervision des performances des modèles en production, Détection de changement du comportement étudié, Construction de nouvelles bases d’apprentissage

Pilotage des Robots GENERATE

pour la régénération

des modèles expirés

Édition de rapports de traçabilité de la prise de décision

Web Service avec interrogation

par des applications clientes

tournant sur tout type d’OS

Licence Temporaire

Système d’exploitation (OS)