Einfache 實時性能監控-Tools entdecken

Erleichtern Sie Ihre Arbeit mit intuitiven 實時性能監控-Lösungen, die schnell und problemlos einsetzbar sind.

實時性能監控

  • ClassiCore-Public automatisiert ML-Klassifikation, bietet Datenvorverarbeitung, Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und skalierbare API-Bereitstellung.
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    Was ist ClassiCore-Public?
    ClassiCore-Public bietet eine umfassende Umgebung zum Erstellen, Optimieren und Bereitstellen von Klassifikationsmodellen. Es verfügt über einen intuitiven Pipeline-Builder, der rohen Datenimport, Reinigung und Feature-Engineering handhabt. Der integrierte Modell-Zoo umfasst Algorithmen wie Random Forests, SVMs und Deep-Learning-Architekturen. Automatisierte Hyperparameter-Optimierung nutzt Bayesian-Optimization, um optimale Einstellungen zu finden. Trainierte Modelle können als RESTful-APIs oder Microservices bereitgestellt werden, mit Überwachungs-Dashboards zur Echtzeit-Performance-Überwachung. Erweiterbare Plugins erlauben es Entwicklern, benutzerdefinierte Vorverarbeitung, Visualisierungen oder neue Bereitstellungsziele hinzuzufügen, was ClassiCore-Public ideal für industrielles Klassifikations-Scaling macht.
    ClassiCore-Public Hauptfunktionen
    • Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering-Module
    • Integrierter Modell-Zoo mit klassischen und Deep-Learning-Algorithmen
    • Automatisierte Hyperparameter-Optimierung via Bayesian Optimization
    • CLI-Tools für End-to-End-Pipeline-Erstellung
    • Unterstützung von RESTful API und Docker-Bereitstellung
    • Echtzeit-Performance-Überwachungs-Dashboards
    • Erweiterbare Plugin-Architektur
  • KI-gesteuertes Tool zur Automatisierung komplexer Backoffice-Prozesse.
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    Was ist Boogie?
    GradientJ ist eine KI-gesteuerte Plattform, die entwickelt wurde, um nicht-technischen Teams bei der Automatisierung komplexer Backoffice-Verfahren zu helfen. Sie nutzt große Sprachmodelle, um Aufgaben zu bewältigen, die ansonsten an Offshore-Arbeiter ausgelagert werden würden. Diese Automatisierung führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen und verbessert die Gesamteffizienz. Benutzer können robuste Anwendungen des Sprachmodells erstellen und bereitstellen, deren Leistung in Echtzeit überwachen und die Modellausgaben durch kontinuierliches Feedback verbessern.
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