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U P L O A D E R
BIOVIA Pipeline Pilot 2026 v26.1.0.1865 (x64)
BIOVIA Pipeline Pilot 2026 v26.1.0.1865 (x64)
Mithilfe von BIOVIA Pipeline Pilot und seinen Sammlungen erstellen Anwender Datenpipelines oder Protokolle in Pipeline Pilot, um integrierte, datengetriebene Lu00f6sungen bereitzustellen und diese gegebenenfalls mit anderen BIOVIA-Anwendungen zu kombinieren, um die Standardfunktionen zu erweitern.
Datengetriebene und KI-basierte Workflows operationalisieren
Daten sind allgegenwu00e4rtig. Dennoch fu00e4llt es vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Organisationen schwer, die ihnen zur Verfu00fcgung stehenden Daten effektiv zu nutzen. Teams verwenden unterschiedliche Tools und Prozesse, um auf Daten zuzugreifen, sie zu bereinigen, zu modellieren und Ergebnisse zu liefern. Diese Ergebnisse weisen jedoch oft nicht die notwendige Domu00e4nentiefe auf, um Innovationen voranzutreiben. Dieser unzusammenhu00e4ngende und hu00e4ufig zu generische Ansatz zur Analyse wissenschaftlicher und ingenieurtechnischer Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen mindert das Vertrauen in die Ergebnisse, behindert den Fortschritt und hemmt die Zusammenarbeit. Um das Potenzial der Datenwissenschaft voll auszuschu00f6pfen, benu00f6tigen Organisationen einen durchgu00e4ngigen Ansatz zur Nutzung ihrer Daten im gesamten wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Unternehmen.
Wichtigste Vorteile
- Daten demokratisieren u2013 Den Wert von KI und maschinellem Lernen fu00fcr alle maximieren.
- Wissenschaftliches Wissen und Know-how optimal nutzen u2013 Best Practices und Standardverfahren als verteilbare, modulare und teilbare Protokolle erfassen.
- Datengetriebene F&E-Prozesse implementieren u2013 Ihre Teams effizienter arbeiten lassen.
- Durchgu00e4ngige Data-Science-Workflows unterstu00fctzen u2013 Services bedarfsgerecht bereitstellen. Alles in einem einzigen Workflow.
Gezielte Lu00f6sungen fu00fcr Wissenschaft und Technik
Wissenschaftler und Ingenieure stehen vor unterschiedlichen Herausforderungen. BIOVIA Pipeline Pilot und insbesondere seine Collections bieten sofort einsatzbereite, branchenspezifische Funktionen fu00fcr vertikale und horizontale Anwendungsbereiche. So unterstu00fctzen sie Anwender bei der Bewu00e4ltigung ihrer Herausforderungen u2013 von der Chemoinformatik bis zur Sequenzanalyse, von der Bildanalyse bis zur Dokumenten- und Textsuche, von der Laborinformatik bis zum maschinellen Lernen und der Datenanalyse. Entdecken Sie unsere Collections unten.
Ihren Data-Science-Workflow vereinfachen
Daten gibt es in allen Formen und Gru00f6u00dfen. Um daraus effizient verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, sind jedoch fundierte Kenntnisse in Data-Science-Techniken erforderlich. Die BIOVIA Pipeline Pilot Machine Learning and Analytics Collection bietet umfassende Funktionen fu00fcr maschinelles Lernen und Datenmodellierung, um Ihre Data-Science-Initiativen zu optimieren.
Analysieren Sie Daten, trainieren und optimieren Sie Modelle und implementieren Sie Ihre automatisierte Lu00f6sung in nu00fctzlichen Unternehmensanwendungen.
Die Entwicklung von Machine-Learning-Lu00f6sungen erfordert oft komplexe Softwarearchitekturen und fundierte statistische Kenntnisse. Mit BIOVIA Pipeline Pilot Analytics und Machine Learning Collection ku00f6nnen Entwickler und Endanwender die neuesten Machine-Learning-Techniken mit wenigen Klicks in ihre Arbeitsablu00e4ufe integrieren. Programmierung ist nicht erforderlich.
Hauptfunktionen
- Datensu00e4tze zusammenfu00fchren, verknu00fcpfen, charakterisieren und bereinigen
- u00dcber 15 Machine-Learning-Methoden (ML) auf wissenschaftliche und technische Daten anwenden
- R-basierte ML-Methoden wie Support Vector Machines, neuronale Netze und XGBoost ohne R-Skripte nutzen
- Python-ML-Bibliotheken wie scikit-learn und TensorFlow verwenden
- Statistische Analysen schnell durchfu00fchren
Modellbewertungs- und -vergleichstools fu00fcr Regressions- und Klassifikationsmodelle verwenden
Schnelle, skalierbare Bayes'sche Klassifikationsmodelle erstellen
Den genetischen Algorithmus der GFA-Methode zur Variablenauswahl und zum Erstellen von Regressions-Ensemblemodellen nutzen
Pru00e4zise, u200bu200bbenutzerfreundliche RP-Forest-Regressions- und Klassifikationsmodelle erstellen
Modellleistung optimieren
- MAD-Methoden (Model Applicability Domain) und Kreuzvalidierung einsetzen
Das ML-Framework fu00fcr Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Optimierung und Bewertung der Variablenwichtigkeit fu00fcr jeden Modelltyp nutzen
Flexibel arbeiten
- Unterstu00fctzung fu00fcr Statistikplattformen und -tools von Drittanbietern wie Jupyter Notebook, R, JMP und SAS
- Fachspezifische Daten einlesen
- Speziell entwickelt fu00fcr die Unterstu00fctzung verschiedener numerischer, chemischer, biologischer, textueller und Bilddatentypen
- Integrierte Anwendungsbereichsmau00dfe und Fehlermodelle zur Bewertung der Vorhersagegenauigkeit einzelner Proben
- Vorhersagen optimieren
- Mehrere Testmodelle parallel trainieren, um die leistungsstu00e4rksten Modelle zu identifizieren oder mehrere Modelle zu einem Ensemble-Modell zu kombinieren
- Multikriterielle Optimierung vereinfachen
- Methoden wie Pareto-Optimierung fu00fcr multikriterielle Optimierungsprobleme anwenden
- Ergebnisse im Workflow visualisieren
- Interaktive Berichte mit ROC-Kurven, Anreicherungsdiagrammen und anderen Visualisierungstechniken erstellen
- Explorative Analysen durchfu00fchren, einschlieu00dflich PCA, Clustering und mehrdimensionaler Datenvisualisierung
Systemvoraussetzungen
Betriebssystem: Windows 10/Windows Server 2019/Windows Server 2016
Prozessor: Intel-kompatible x86_64-Architektur
Arbeitsspeicher: 4 GB pro Kern
Speicherplatz: 70 MB bis zu 80 GB
Daten sind allgegenwu00e4rtig. Dennoch fu00e4llt es vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Organisationen schwer, die ihnen zur Verfu00fcgung stehenden Daten effektiv zu nutzen. Teams verwenden unterschiedliche Tools und Prozesse, um auf Daten zuzugreifen, sie zu bereinigen, zu modellieren und Ergebnisse zu liefern. Diese Ergebnisse weisen jedoch oft nicht die notwendige Domu00e4nentiefe auf, um Innovationen voranzutreiben. Dieser unzusammenhu00e4ngende und hu00e4ufig zu generische Ansatz zur Analyse wissenschaftlicher und ingenieurtechnischer Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen mindert das Vertrauen in die Ergebnisse, behindert den Fortschritt und hemmt die Zusammenarbeit. Um das Potenzial der Datenwissenschaft voll auszuschu00f6pfen, benu00f6tigen Organisationen einen durchgu00e4ngigen Ansatz zur Nutzung ihrer Daten im gesamten wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Unternehmen.
Wichtigste Vorteile
- Daten demokratisieren u2013 Den Wert von KI und maschinellem Lernen fu00fcr alle maximieren.
- Wissenschaftliches Wissen und Know-how optimal nutzen u2013 Best Practices und Standardverfahren als verteilbare, modulare und teilbare Protokolle erfassen.
- Datengetriebene F&E-Prozesse implementieren u2013 Ihre Teams effizienter arbeiten lassen.
- Durchgu00e4ngige Data-Science-Workflows unterstu00fctzen u2013 Services bedarfsgerecht bereitstellen. Alles in einem einzigen Workflow.
Gezielte Lu00f6sungen fu00fcr Wissenschaft und Technik
Wissenschaftler und Ingenieure stehen vor unterschiedlichen Herausforderungen. BIOVIA Pipeline Pilot und insbesondere seine Collections bieten sofort einsatzbereite, branchenspezifische Funktionen fu00fcr vertikale und horizontale Anwendungsbereiche. So unterstu00fctzen sie Anwender bei der Bewu00e4ltigung ihrer Herausforderungen u2013 von der Chemoinformatik bis zur Sequenzanalyse, von der Bildanalyse bis zur Dokumenten- und Textsuche, von der Laborinformatik bis zum maschinellen Lernen und der Datenanalyse. Entdecken Sie unsere Collections unten.
Ihren Data-Science-Workflow vereinfachen
Daten gibt es in allen Formen und Gru00f6u00dfen. Um daraus effizient verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, sind jedoch fundierte Kenntnisse in Data-Science-Techniken erforderlich. Die BIOVIA Pipeline Pilot Machine Learning and Analytics Collection bietet umfassende Funktionen fu00fcr maschinelles Lernen und Datenmodellierung, um Ihre Data-Science-Initiativen zu optimieren.
Analysieren Sie Daten, trainieren und optimieren Sie Modelle und implementieren Sie Ihre automatisierte Lu00f6sung in nu00fctzlichen Unternehmensanwendungen.
Die Entwicklung von Machine-Learning-Lu00f6sungen erfordert oft komplexe Softwarearchitekturen und fundierte statistische Kenntnisse. Mit BIOVIA Pipeline Pilot Analytics und Machine Learning Collection ku00f6nnen Entwickler und Endanwender die neuesten Machine-Learning-Techniken mit wenigen Klicks in ihre Arbeitsablu00e4ufe integrieren. Programmierung ist nicht erforderlich.
Hauptfunktionen
- Datensu00e4tze zusammenfu00fchren, verknu00fcpfen, charakterisieren und bereinigen
- u00dcber 15 Machine-Learning-Methoden (ML) auf wissenschaftliche und technische Daten anwenden
- R-basierte ML-Methoden wie Support Vector Machines, neuronale Netze und XGBoost ohne R-Skripte nutzen
- Python-ML-Bibliotheken wie scikit-learn und TensorFlow verwenden
- Statistische Analysen schnell durchfu00fchren
Modellbewertungs- und -vergleichstools fu00fcr Regressions- und Klassifikationsmodelle verwenden
Schnelle, skalierbare Bayes'sche Klassifikationsmodelle erstellen
Den genetischen Algorithmus der GFA-Methode zur Variablenauswahl und zum Erstellen von Regressions-Ensemblemodellen nutzen
Pru00e4zise, u200bu200bbenutzerfreundliche RP-Forest-Regressions- und Klassifikationsmodelle erstellen
Modellleistung optimieren
- MAD-Methoden (Model Applicability Domain) und Kreuzvalidierung einsetzen
Das ML-Framework fu00fcr Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Optimierung und Bewertung der Variablenwichtigkeit fu00fcr jeden Modelltyp nutzen
Flexibel arbeiten
- Unterstu00fctzung fu00fcr Statistikplattformen und -tools von Drittanbietern wie Jupyter Notebook, R, JMP und SAS
- Fachspezifische Daten einlesen
- Speziell entwickelt fu00fcr die Unterstu00fctzung verschiedener numerischer, chemischer, biologischer, textueller und Bilddatentypen
- Integrierte Anwendungsbereichsmau00dfe und Fehlermodelle zur Bewertung der Vorhersagegenauigkeit einzelner Proben
- Vorhersagen optimieren
- Mehrere Testmodelle parallel trainieren, um die leistungsstu00e4rksten Modelle zu identifizieren oder mehrere Modelle zu einem Ensemble-Modell zu kombinieren
- Multikriterielle Optimierung vereinfachen
- Methoden wie Pareto-Optimierung fu00fcr multikriterielle Optimierungsprobleme anwenden
- Ergebnisse im Workflow visualisieren
- Interaktive Berichte mit ROC-Kurven, Anreicherungsdiagrammen und anderen Visualisierungstechniken erstellen
- Explorative Analysen durchfu00fchren, einschlieu00dflich PCA, Clustering und mehrdimensionaler Datenvisualisierung
Systemvoraussetzungen
Betriebssystem: Windows 10/Windows Server 2019/Windows Server 2016
Prozessor: Intel-kompatible x86_64-Architektur
Arbeitsspeicher: 4 GB pro Kern
Speicherplatz: 70 MB bis zu 80 GB
Sprache: English | Größe: 10.03 GB | Format: RAR, EXE | Plattform: Windows 10, 11 (64Bit)
Hoster:
RapidGator.net | NitroFlare.com | DDownload.com
DOWNLOAD Links:
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