PLS_Toolbox® et SOLO®, des logiciels d’analyse de données et de Machine Learning
PLS_Toolbox ® et SOLO ®
Le logiciel PLS_Toolbox ® d’EigenVector Research Inc est une Toolbox utilisable dans l’environnement MATLAB®, très complète d’outils d’analyse multivariée avancés essentiels pour les ingénieurs chimistes, chimistes analytiques et autres scientifiques pour utiliser pleinement leurs données et construire des modèles prédictifs.
SOLO ® contient les mêmes fonctionnalités que la PLS_Toolbox ®, mais est un logiciel complètement indépendant de MATLAB®, qui s’utilise seul, grâce à une interface graphique.
La PLS_Toolbox® est un des logiciels les plus reconnus pour l’analyse de données spectroscopiques ou physico-chimiques.
Les raisons de choisir la PLS_Toolbox ® :
- Une interface graphique unifiée, intuitive à utiliser
- Plus de 300 outils d’analyse de données, bénéficiant de la puissance de calcul de MATLAB®
- Des interfaces très sophistiquées qui permettent aux utilisateurs de résoudre presque toutes les tâches de modélisation
- La possibilité d’accéder à toutes les fonctionnalités via la ligne de commande avec son code orienté-objet bien documenté
Les principales méthodes incluses :
Des méthodes linéaires d’analyse de données / chimiométrie, telles que :
- Des méthodes d’analyse exploratoire et de classification non supervisée : ACP (Analyse en composantes principales), PARAFAC (Analyse factorielle pour données 3D trilinéaires), ASCA (ANOVA multicomposantes), …
- Des méthodes de classification non-supérvisées : CAH (Classification Ascendante Hiérarchique), clustering, …
- Des méthodes de résolution de courbes : MCR (Multivariate Curve Resolution), Purity (similaire à SIMPLISMA), …
- Des méthodes de régression linéaire : MLR (Régression Linéaire Multiple), PLS (Régression aux moindres carrés partiels), CLS (Régression aux moindres carrés classiques), LWR (régression locale pondérée), Nway PLS (PLS à N-voies), …
- Des méthodes de Discrimination supervisée : SIMCA (Soft independent modelling by class analogy), PLS-DA (Analyse discriminante PLS), kPPV (k-Plus Proches Voisins), …
Des méthodes non-linéaires d’analyse de données / Machine Learning, telles que :
- Des méthodes exploratoires : t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection Approximation), …
- Des méthodes de régression non linéaires : SVM-R /SVR (Support Vector Machines pour la régression), ANN (réseaux de neurones artificiels), XGBoost (Boosted Regression and Classification Trees), …
- Des méthodes de discrimination : Support Vector Machines (SVM), Classification par réseaux de neurones artificiels (ANN-DA), XGBoost (Boosted Regression and Classification Trees), …
- Des méthodes de deep learning : réseaux de neurones artificiels profonds pour la régression (ANNDL) et la discrimination (ANNDLDA), incluant la possibilité d’intégrer des couches de convolution (CNN)
Les méthodes de pré-traitements :
- Prétraitements spectroscopiques : Centrage, Normalisation, Lissage, Correction de ligne de base, Dérivées, Transformations spectroscopiques, COW (Correlation Warping), …
- Sélection de variables : iPLS, algorithmes génétiques, sélectivité, VIP, …
- Standardisation instrumentale : PDS (Piece-wise Direct standardisation), OSC (Orthogonal Signal Correction), transformation de sous-espace spectral (SST), GLSW (similaire à l’EPO), …
Des outils avancés d’édition et de visualisation graphique de jeux de données
Ils en parlent
« Ondalys, une équipe compétente en chimiométrie»
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