Requisitos del sistema
SALFORD PREDICTIVE MODELER
Requisitos del sistema para Windows
- Sistema operativo (64 bits solamente): Windows 10 o Windows 11.
- RAM: 2 GB.
- Procesador: Intel® Pentium® 4 o AMD Athlon™ Dual Core, con tecnología SSE2.
- Espacio en el disco duro: 2 GB (mínimo) de espacio libre.
- Resolución de pantalla: 1024 x 768 o superior.
Requisitos del sistema para Linux
- Sistema operativo (64 bits solamente): Ubuntu 22.04 , CentOS 7.9 , 8.1 o 9.1, RHEL 7.9 , 8.1 o 9.1.
- RAM: 2 GB.
- Procesador: Intel® Pentium® 4 o AMD Athlon™ Dual Core, con tecnología SSE2.
- Espacio en el disco duro: 2 GB (mínimo) de espacio libre.
LO QUE HACEMOS
Los productos de Minitab ayudan a las empresas a aumentar la eficiencia y
mejorar la calidad mediante el uso del análisis inteligente de datos.
Salford Predictive Modeler® 8
La suite integrada de software de aprendizaje de máquina de Minitab
CART®
El motor de modelado CART® es el árbol de clasificación más sofisticado que ha revolucionado el campo del análisis avanzado y dio inicio a la era actual de la ciencia de los datos.
Random Forests®
Random Forests® es un motor de modelado que aprovecha el poder de múltiples análisis alternativos, estrategias de aleatorización y aprendizaje por ensambles.
MARS®
El motor de modelado MARS® es ideal para los usuarios que prefieren los resultados en una forma similar a la regresión tradicional, pero sin dejar de detectar las no linealidades y las interacciones esenciales.
TreeNet®
La potenciación de gradientes TreeNet® es la herramienta de minería de datos más flexible y poderosa de SPM, capaz de generar de manera consistente modelos extremadamente exactos.
Precios
Comuníquese con nosotros para obtener información sobre precios.
University Program
Nuestro University Program ofrece los motores de modelado SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® y Random Forests® a la comunidad educativa a precios de licenciamiento significativamente reducidos.
Automatización
Más de 70 escenarios pre-empacados, que son básicamente experimentos inspirados en la manera en que los mejores analistas de modelos estructuran su trabajo.