Innovations en outils automatisierung von maschinellem Lernen

Découvrez des solutions automatisierung von maschinellem Lernen révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

automatisierung von maschinellem Lernen

  • Apprentissage automatique automatisé à partir d'un fichier CSV pour un modèle en quelques minutes.
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    Qu'est-ce que Łukasiewicz - Tabular data to ML model ?
    Lukasiewicz TMLC est une plateforme avancée d'apprentissage automatique automatisé. Grâce à un simple téléchargement de fichier CSV, les utilisateurs peuvent générer un modèle d'apprentissage automatique en quelques minutes. La plateforme vise à rationaliser le processus de conversion des données en modèles, le rendant accessible et efficace pour les utilisateurs de différents niveaux d'expertise. Ce service permet aux utilisateurs d'exploiter les technologies d'apprentissage automatique sans avoir besoin de connaissances techniques approfondies, réduisant ainsi considérablement le temps et l'effort généralement requis dans le développement de modèles.
    Fonctionnalités principales de Łukasiewicz - Tabular data to ML model
    • Téléchargement de fichier CSV
    • Génération de modèle automatisée
    • Options de configuration simples
    • Temps de traitement rapide
    • Modèles téléchargeables
  • DataAgent est un agent AI Python qui automatise l'exploration, l'analyse et la génération de pipelines ML à partir de diverses sources de données.
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    Qu'est-ce que DataAgent ?
    DataAgent exploite des agents IA avancés basés sur des LLM pour explorer des ensembles de données, générer des insights et assembler automatiquement des pipelines de machine learning. Les utilisateurs dirigent DataAgent vers un CSV, une table SQL ou un DataFrame Pandas et posent des questions en langage naturel. L'agent interprète les requêtes, exécute le code d'analyse, visualise les résultats et écrit même des scripts Python modulaires pour les tâches ETL et de modélisation. Il rationalise tout le flux de travail en science des données en réduisant le code boilerplate et en accélérant l'expérimentation.
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