Unscrambler® : logiciel de Chimiométrie et Machine Learning
Unscrambler® 11
Unscrambler®, édité par Camo Analytics, est un logiciel avancé d’analyse de données multivariées, facile à utiliser et proposant des outils de visualisation des données avancés.
Unscrambler® a été optimisé dans une démarche industrielle pour la modélisation, la prédiction et l’optimisation utilisant des analyses puissantes et des visualisations interactives pour développer des produits plus rapidement, améliorer la qualité des produits et optimiser les processus.
La version Unscrambler® 11 donne désormais un accès facile à toutes les méthodes avancées de Machine Learning grâce à l’intégration de Python.
Unscrambler® prend en charge toutes les étapes de la conception à la production, y compris les plans d’expériences grâce à l’intégration du logiciel Design-Expert® de StatEase.
Unscrambler® peut être utilisé par toute personne ayant besoin d’informations rapides et utiles à partir de données volumineuses ou complexes telles que des données de produit, de processus, de spectroscopie ou de consommation. Il ne nécessite pas de connaissances statistiques approfondies.
Les raisons de choisir Unscrambler® :
- Des méthodes puissantes d’analyse multivariée, de Machine Learning et de plan d’expériences
- Des options d’importation de données faciles avec des flux de travail et une interface intuitifs
- Des graphiques, tracés et outils de visualisation de données interactifs
- Une compatibilité aux données issues d’une large gamme d’instruments de mesures
- Une approche plus efficace du développement et de l’optimisation des produits grâce au logiciel de plans d’expériences intégré Design Expert.
- Une compatibilité avec Python permettant l’utilisation de milliers de scripts Python.
Les dernières nouveautés / Mises à jour :
La version 11 d’Unscrambler ® est désormais disponible. Elle permet de choisir parmi des milliers de scripts Python pour l’import, les pré-traitements, le traitement des données, …
Ils en parlent
« Unscrambler, un logiciel pour créer et valider des modèles, effectuer une analyse exploratoire, créer des classifications et des prédictions »
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