Гибкие инструменты науки о данных решения

Используйте многофункциональные инструменты науки о данных инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

инструменты науки о данных

  • AI платформа, предлагающая решения глубокого обучения для предприятий.
    0
    0
    Что такое zgi.ai?
    ZGI.AI является универсальной платформой, разработанной для облегчения разработки AGI (Искусственного Общего Интеллекта). Она предоставляет доступ к лучшим в мире AI моделям, позволяя организациям использовать большие языковые модели (LLM) для различных приложений. С такими функциями, как игровые площадки моделей и предсказательная аналитика, ZGI служит универсальным инструментом для НИОКР, науки о данных и разработки продуктов. Его миссия — упростить и ускорить внедрение масштабных AI решений.
  • Crawlora - этоadvanced веб-скрапинговая и платформа для сбора данных.
    0
    0
    Что такое Crawlora?
    Crawlora - это мощная платформа, разработанная для веб-скрапинга и извлечения данных. Она помогает пользователям собирать данные с различных веб-сайтов для таких целей, как рыночные исследования, анализ конкурентов и генерация лидов. С удобными инструментами, продвинутыми функциями и надежной поддержкой, Crawlora упрощает процесс сбора данных, делая его более эффективным и результативным. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным научным работником данных, Crawlora предлагает гибкость и мощь, необходимые для бесшовной обработки сложных задач сбора данных.
  • ClassiCore-Public автоматизирует ML классификацию, предлагая предобработку данных, выбор моделей, настройку гиперпараметров и масштабируемое размещение API.
    0
    0
    Что такое ClassiCore-Public?
    ClassiCore-Public предоставляет комплексную среду для создания, оптимизации и развертывания моделей классификации. В нем есть интуитивный конструктор пайплайнов, который обрабатывает загрузку исходных данных, очистку и создание признаков. Встроенное хранилище моделей включает алгоритмы, такие как случайные леса, SVM и архитектуры глубокого обучения. Автоматическая настройка гиперпараметров использует байесовскую оптимизацию для нахождения лучших настроек. Обученные модели можно развернуть как RESTful API или микросервисы с панелями мониторинга для отслеживания показателей в реальном времени. Расширяемые плагины позволяют добавлять собственную предобработку, визуализацию или новые целевые платформы, делая ClassiCore-Public идеальным для промышленных задач по классификации.
  • Datagini.ai предоставляет наборы данных, созданные ИИ, быстро и эффективно.
    0
    0
    Что такое datagini.ai?
    Datagini.ai – это инструмент для генерации наборов данных, созданных ИИ, предоставляющий пользователям высококачественные и реалистичные данные для различных приложений. С помощью удобного интерфейса пользователи могут эффективно создавать наборы данных, адаптированные к их потребностям, выбирая конкретные столбцы и необходимое количество строк. Datagini поддерживает генерацию данных в большом объеме, не жертвуя целостностью данных, становясь незаменимым ресурсом как для личных, так и для коммерческих потребностей в данных.
  • Испытайте мощь модели ИИ DeepSeek V3 с 671 миллиардом параметров, совершенно бесплатно.
    0
    1
    Что такое DeepSeek Online?
    DeepSeek V3 — это продвинутая открытая модель ИИ с 671 миллиардом параметров. Она предлагает современные возможности ИИ и может быть использована бесплатно без необходимости регистрации. Платформа предоставляет мгновенный доступ к возможностям ИИ через онлайн-демо и поддерживает локальную установку с открытым исходным кодом, доступным на GitHub. Модель разработана для легкой интеграции с существующими приложениями через простой API и подробную документацию, что делает ее идеальным выбором как для личного, так и для коммерческого использования.
  • DeepSeek R1 – это передовая открытая модель ИИ, специализированная в рассуждениях, математике и программировании.
    0
    0
    Что такое Deepseek R1?
    DeepSeek R1 представляет собой значительный прорыв в области искусственного интеллекта, обеспечивая первоклассную производительность в задачах рассуждения, математики и кодирования. Используя сложную архитектуру MoE (Mixture of Experts) с 37B активными параметрами и 671B общими параметрами, DeepSeek R1 реализует передовые методы усиленного обучения для достижения лучших в своем классе показателей. Модель обеспечивает устойчивую производительность, включая 97,3% точности на MATH-500 и 96,3% по перцентилю на Codeforces. Ее открытая природа и экономически эффективные варианты развертывания делают ее доступной для широкого спектра приложений.
  • effortlessly с помощью этого расширения Chrome улучшайте наборы данных Hugging Face.
    0
    0
    Что такое Hugging Face Dataset Enhancer?
    Hugging Face Dataset Enhancer — это расширение Chrome, разработанное для повышения эффективности управления и создания наборов данных в платформе Hugging Face. Оно улучшает взаимодействие с пользователем, предоставляя инструменты для упрощения исследования, модификации и управления наборами данных. С помощью этого расширения пользователи могут быстро просматривать наборы данных, вносить необходимые изменения и обеспечивать соответствие своих наборов данных необходимым стандартам для проектов машинного обучения. Этот инструмент особенно ценен для ученых-данных, инженеров машинного обучения и исследователей ИИ, которым необходимо эффективно обрабатывать большие объемы данных.
  • Modal - это высокопроизводительная серверная облачная платформа для разработчиков.
    0
    0
    Что такое Modal?
    Modal - это платформа нового поколения без серверов, предназначенная для команд AI, науки о данных и машинного обучения. Она упрощает запуск генеративных AI-моделей, крупных пакетных заданий, очередей заданий и многого другого. С Modal разработчики могут приносить свой код, запускать его в облаке, не беспокоясь об инфраструктуре, и эффективно масштабировать производственные рабочие нагрузки, используя тысячи CPU и GPU. Modal предоставляет легкую настройку и интеграцию для высокопроизводительной вычислительной среды, помогая командам быстро внедрять инновации и разрабатывать с меньшими затратами.
Рекомендуемые