Solutions análisis de características à prix réduit

Accédez à des outils análisis de características abordables et puissants, conçus pour répondre à vos besoins professionnels et personnels.

análisis de características

  • Outil puissant alimenté par l'IA pour les récits de parcours utilisateur, les résumés et le balisage des événements clés.
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    Qu'est-ce que PathPilot (YC S24) ?
    PathPilot est un outil puissant qui transforme les données de replay de session en informations précieuses. Avec PathPilot, les entreprises peuvent générer des récits détaillés de parcours utilisateur, des résumés précis de l'activité des utilisateurs et identifier les événements clés. L'outil aide à découvrir les problèmes d'interface utilisateur, comprendre les interactions des utilisateurs avec de nouvelles fonctionnalités, et garantir des expériences fluides pour les meilleurs clients. PathPilot s'intègre parfaitement aux plateformes existantes, permettant aux entreprises d'exploiter ces informations pour améliorer le développement de produits, renforcer l'expérience utilisateur et stimuler les ventes.
  • Analyse de données propulsée par IA pour des décisions plus intelligentes et plus rapides.
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    Qu'est-ce que Querio 1.0 ?
    Querio tire parti de l'intelligence artificielle pour rationaliser l'analyse des données, permettant aux utilisateurs de créer des rapports détaillés, d'analyser des fonctionnalités et d'obtenir des insights à partir de diverses sources de données avec un effort technique minimal. Il agit comme un copilote de données pour les entreprises de logiciels, les chefs de produits et les équipes de données, facilitant un processus d'exploration et d'analyse 20 fois plus rapide. Grâce à sa plateforme intuitive, Querio vise à aider les organisations à débloquer tout le potentiel de leurs données, améliorant ainsi la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
  • Bibliothèque open-source pour l'interprétabilité des modèles dans PyTorch.
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    Qu'est-ce que captum.ai ?
    Captum est une bibliothèque extensible qui fournit des implémentations à usage général pour l'interprétabilité des modèles dans PyTorch. Son objectif est de démystifier les modèles d'apprentissage automatique complexes en offrant plusieurs algorithmes pour analyser et comprendre les prévisions des modèles. Captum comprend une variété de méthodes telles que l'ablation de caractéristiques, les gradients intégrés et d'autres, qui aident les chercheurs et les développeurs à comprendre et à améliorer leurs modèles.
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