Insights

Insightsは、64ビットの並列データマイニングソフトウェアで、従来のデータマイニングを新しいレベルの洗練さと適用性で実現します。ほぼすべての分野のユーザーは、使いやすいソフトウェアを使用してノイズの多いデータを分析し、強力なモデルを構築することができます。複雑な現象の新しい洞察を得るため、将来の行動を予測したり、制御プロセスの方法を特定する。問題、システム、またはプロセスを記述する観測データを使用して、ソフトウェアは、数多くの一般的な形式（たとえば、Microsoft Excel）で格納されたデータで動作可能な数学モデルを構築し、そのAI駆動、自己組織化、ユーザーは意思決定を支援するための新しい有用な知識を簡単に抽出できます。 Insightsは、販売予測、リソースプランニング、エンジニアリングの問題、気候変動、健康や生命科学に関する質問、政府機関からのデータの採掘に適用されようと、個人、中小企業オーナー、科学者に新しい可能性を広げています。これまでは高価なデータマイニングアプリケーションを提供する可能性のある大規模なエンティティのみが利用できました。

洞察には、文書、余分な文献、サンプルデータ、モデルなどがあります.2025年までの世界原油価格予測とシミュレーション、2017年までの全地球温暖化、オゾン濃度、サンアクティビティ予測、化学物質の生殖毒性予測、

このリリースの新機能：

マイナーなバグ修正
メンテナンスと性能向上リリース

バージョン6.1.2の新機能：

macOSの下でいくつかの問題を修正しました10.13 High Sierra
メンテナンスと性能向上リリース

バージョン6.1の新機能：

システムモデル：システムのすべてのモデルの自己組織化回帰方程式がモデルレポートに追加されます
システムモデルグラフ：選択されるとモデル入力の関連性が表示されるようになりました
メンテナンスと性能向上リリース

バージョン5.0の新機能：

モデルの複雑さの最適化オプションを使用すると、データからの自動モデル自己組織化の結果として、ほとんどの簡潔でコンパクトなモデルが得られます。
新しい抽出された知識を表し、モデルの解釈に有意に役立つ、線形、多線形、および非線形モデルのための形式y = f（x）のデータから明示的なモデル方程式を生成する。
マルチリニアモデルの場合、Insightsは得られた最終モデルがニューロン伝達関数だけでなく完全なマルチリニアであることを保証します。
Insightsバージョン5で開発されたモデルコンポジットと個々のモデルのモデル入力の重要度の計算。
Insightsバージョン5で開発された複合モデルと個別モデルの新しいプロットが追加されました。

すべてのパラメトリックモデルのモデル入力と変数の重要性。
バイナリ分類モデルのための貴重なツールとしてのROCとコスト曲線

メンテナンスとパフォーマンスの最適化。

バージョン4.0.1の新機能：

新しいインメモリデータベースによる処理速度の大幅な向上大量のデータレコード用の高速In-Memory DBとファイルベースのDBの間のオプション。
PythonとObjective-Cへの新しいモデルのエクスポート。すぐに使える、開発したモデルのソースコードをWebアプリケーションや他のプロジェクトに統合する。個々のモデルとモデルアンサンブルの両方で動作します。
新しいデータのモデルパフォーマンスの即時測定として、オンザフライでのモデルプロットの予測のモデル精度の表示。
分類モデルの場合、予測されたデータのモデルのパワーを容易に評価するための散布図の主要な識別パラメータの追加表示。
更新された新しい例が追加されました：

腫瘍組織をモデル化するための2000個の遺伝子（インプット）の遺伝子発現を、未決定かつ高次元のモデリングの一例として;
まれなイベントを検出する問題の例としてのネットワーク侵入検知
アンテナのフェーズドアレイからのパルス高出力レーダ信号の電離層修正および解析;
毎日のオゾンレベルの検出。

一般的な保守とバグ修正。
バージョン4.0はMac OS X 10.10以降で動作します。

バージョン3.5.1の新機能：

OS X 10.11 El Capitanのメンテナンスとバグ修正。
現在のモデルを新しいモデルに置き換えることを可能にする新しいモデリングオプションが追加されました。これにより、モデルベースのサイズが小さくなり、管理が容易になります。
追加のパラメータ、ROC曲線の下の領域は、多くの場合、分類モデルのランク付けに使用され、すべての分類モデルについて計算され、報告されます。
モデリング後にモデルにコピーされるトレーニングと予測データのデフォルト数は、環境設定パネルで手動で設定できるようになりました。
プロットのラベリングが再設計されました。

バージョン3.5の新機能：

現在のモデルを新しいモデルに置き換えることを可能にする新しいモデリングオプションが追加されました。これにより、モデルベースのサイズが小さくなり、管理が容易になります。
追加のパラメータ、ROC曲線の下の領域は、多くの場合、分類モデルのランク付けに使用され、すべての分類モデルについて計算され、報告されます。
モデリング後にモデルにコピーされるトレーニングと予測データのデフォルト数は、環境設定パネルで手動で設定できるようになりました。
プロットのラベリングが再設計されました。
メンテナンスとバグ修正。

バージョン3.4.2の新機能：

メンテナンスと安定性リリース。
類似パターンの時間プロセスの定常性の手動検出のための新機能。
類似パターン複合材料の自己最適化の改善。
モデルベース内のすべてのモデルを削除するオプション。

バージョン3.4.1の新機能：

議会投票行動の新しい例が追加されました。
同様のパターンに対する時間プロセスの定常性の手動検出のための自己検出機能をそれぞれ追加しました。
類似パターン複合材料の自己最適化の改善。
モデルベース内のすべてのモデルを削除するオプションが追加されました。
メンテナンスと安定性リリース。

バージョン3.4の新機能：

類似パターンの時間プロセスの定常性の自己検出および手動仕様のための機能が追加されました。
類似パターン複合材料の自己最適化の改善。
モデルベース内のすべてのモデルを削除するオプションが追加されました。
メンテナンスと安定性リリース。

バージョン3.3の新機能：

ステップ幅パラメータをSimilar Patterns検索に追加し、モデリングにおけるパターン検索動作を直接指定します。
メンテナンスと安定性リリース。

バージョン3.2.4の新機能：

アプリを他のコンピュータに移行する際の問題を修正しました。

バージョン3.2.2の新機能：

ヨセミテの更新。