Novedades Inteligência Artificial para dados para este año

Encuentra herramientas Inteligência Artificial para dados diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

Inteligência Artificial para dados

  • Asistente de anotación impulsado por IA para etiquetado de datos eficiente.
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    ¿Qué es adata-plugin?
    El Plugin Adata aprovecha algoritmos de IA avanzados para mejorar el proceso de anotación, facilitando y acelerando el etiquetado de datos para los usuarios. Está diseñado para diversas aplicaciones, que van desde la capacitación de modelos de aprendizaje automático hasta el análisis de datos. Al automatizar tareas repetitivas, el plugin no solo aumenta la productividad, sino que también mejora la calidad de los datos, lo que lleva a resultados más confiables. Los usuarios pueden integrar fácilmente esta herramienta en su flujo de trabajo para optimizar todo el proceso de anotación de datos, asegurando que puedan concentrarse más en el análisis y la toma de decisiones.
  • Herramienta de IA para análisis de eCommerce automatizados y generación de informes.
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    ¿Qué es Data Analyst AI?
    Scandilytics AI es una herramienta avanzada adaptada para plataformas de eCommerce, aprovechando información impulsada por IA y reportes automatizados para fortalecer el éxito empresarial. Al integrarse sin problemas con GA4 o Adobe Analytics, Scandilytics asegura una sincronización de datos segura. A través de preferencias definidas por el usuario, el motor de IA analiza meticulosamente los datos, identificando tendencias y oportunidades, y proporcionando informes claros y accionables que permiten una toma de decisiones rápida e informada para el éxito eCommerce.
  • PlasticDB: herramienta impulsada por IA para consultar bases de datos sin conocimientos de SQL.
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    ¿Qué es PlasticDB?
    PlasticDB es una herramienta innovadora de IA diseñada para la recuperación de datos sin costuras de bases de datos sin requerir que los usuarios tengan conocimientos de SQL. Esta herramienta empodera a los equipos al aprovechar la inteligencia artificial para interpretar y extraer datos, haciendo que el proceso sea eficiente y fácil de usar. Es especialmente beneficioso para organizaciones que buscan optimizar las operaciones de consulta de base de datos y aumentar la productividad sin una amplia formación técnica.
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