Veri analizinizi makine öğrenimi ile güçlendirin. Verimli, kullanıcı dostu yazılımımız, iş analistlerinin ve veri bilimcilerinin kodlama yapmadan sağlam analizler üretmelerine yardımcı olur. Çok çeşitli verileri birbirine bağlayın, uygulamaları modernleştirin ve yüksek etkili sonuçlar için daha hızlı bir şekilde sorunsuz bir şekilde işbirliği yapın.
Sezgisel makine öğrenimi ile kuruluşunuzu güçlendirin. Çözümümüz, veri bilimcilerinden alan uzmanlarına kadar her beceri düzeyindeki kullanıcıların otomatik, görsel veya kod tabanlı yaklaşımlar kullanarak modeller oluşturmasına olanak tanır. Ekipleriniz genelinde etkili içgörüler elde etmek için tüm modellerde işbirliğini teşvik edin.
Birkaç tıklamayla tahmine dayalı modeller oluşturun. Özel kullanım durumunuz için en iyi modeli oluşturmak için AutoML, otomatik tahmin, otomatik özellik mühendisliği ve otomatik kümeleme dahil olmak üzere otomatik işlevsellikten yararlanın. Açıklanabilirlik, iyileştirme ve ayarlama için herhangi bir modeli görsel bir iş akışı olarak açın, veri analiziniz üzerinde şeffaflık ve kontrol sağlayın.
En son makine öğrenimi tekniklerini destekleyen 1.500'den fazla algoritma ve işleve erişin. Seçmediğiniz sürece Python editörü kullanmaya gerek kalmadan daha önce kod gerektiren görevleri çoğaltın. Bu, kullanıcıların karmaşık sonuçlar elde etmelerini sağlayarak karmaşık kodlama ile sezgisel veri analizi arasındaki boşluğu kapatır.
Etkileşimli karar ağaçları ve paylaşılabilir model simülatörleri ile güveni artırın. Bir modelin tahminlerini yönlendiren faktörleri anlamak için genel özellik ağırlıklarını hesaplayın. Belirli bir modelin tahminleri için hangi özelliklerin en etkili olduğunu incelemek için yerel özellik ağırlıklarını inceleyin. Bir modelin veri kümesindeki tek bir sütunla nasıl etkileşime girdiğini görmek için kısmi bağımlılıkları keşfedin.
Gelecek vaat eden projeleri etkili iş çözümlerine dönüştürün. Kodsuz dağıtım, otomatik izleme ve içgörü sağlama özelliklerine sahip modelleri dağıtın. Ekibiniz güçlü modelleri kolayca üretime sokabilir, uzun vadeli değer yaratmalarını sağlayabilir ve özel panolar, veri görselleştirme çözümlerimiz veya başka bir iş zekası (BI) platformuyla sonuçların tüketilmesini kolaylaştırabilir.
Dağıtım davası oluşturmadan önce modelleri iyice doğrulayın. Ön işleme adımlarında kullanılan bilgilerin modelinizin uygulamasına sızmasını önleyerek model performansını doğru bir şekilde tahmin edin. Çapraz ve bölünmüş doğrulama gibi denenmiş ve gerçek model değerlendirme tekniklerini kullanarak modelin aşırı uyumunu kontrol edin.
