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Automação de Processos de Modelagem
Tenha a sua disposição 24/7 uma plataforma analítica que reúne o que há de mais avançado em termos de modelagem preditiva, composta por módulos que permitem maior celeridade, performance e padrão de qualidade em Squads de Data Scientists.
Desenvolvida com uma arquitetura nativa em Python e R, em ambiente cloud, na Microsoft Asure, a Skynet garante alta disponibilidade, ambiente seguro, acessível, escalável e robusto, ideal para tratativas com dados massificados e sensíveis, além de reportes e KPI’s gerados em MS Excel e opção de outputs via linguagem SQL Server.
O usuário poderá selecionar o módulo de interesse, parametrizar e customizar os outputs, além de submeter processamentos e acompanhar a fila de requisições.
Conheça os módulos da Skynet
Class: Limpeza da base por preenchimento e variabilidade, agrupamento de variáveis caóticas, categorização de variáveis numéricas e alocação de observações faltantes.
Cramer: Avalia o poder de discriminação das variáveis explicativas, análise de associação de Cramer e listagem de covariáveis elegíveis para o processo de modelagem.
Linearidade: Avaliar a elegibilidade de variáveis numéricas para complementar um modelo de regressão logística através de diversas transformações, tratativas de outliers e alocação de valores ausentes.
Fast model: Realizar todo o processo de modelagem de forma autoguiada, utilizando a metodologia Clássica ou Machine Learning, desde a tratativa do banco de dados até a seleção de variáveis, estimação dos parâmetros, escoragem da base, documentação e geração de relatórios.
Iso Tree: Categorização e tratativa de estabilidade de variáveis de forma interativa.
Report: Geração de relatórios com as principais métricas de modelagem, descrição de um modelo de regressão logística, análise de ordenação e comparativo entre scores e estabilidade de variáveis.
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Plataformas
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