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Esther

löst seit 2015 Probleme mithilfe von Alteryx

Data Science und Machine Learning

Advanced Analytics leicht gemacht

 

Data Science / AutoML / NLP

Künstliche Intelligenz erfordert gute Daten, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. In der Regel erfordert sie auch Programmierkenntnisse. Automatisiertes ML überwindet diese Hürden durch die automatische Erstellung von Funktionalitäten, Prognosemodellen und Erklärungen. Benutzer:innen können auch Python- und R-Code zu Workflows hinzufügen und unstrukturierte Textdaten aus PDF-Dokumenten extrahieren.

 
 

Prognose

  • Nutzen Sie Techniken wie ARIMA für die Zeitreihenmodellierung sowie den Prophet Estimator von Facebook, der Trends und Saisonalität berücksichtigt.
  • Nutzen Sie das integrierte Leaderboard, das die Modellleistung einstuft, um die Effizienz verschiedener Prognosemodelle gleichzeitig zu verstehen.
 
 

Automatisiertes Machine Learning

  • Erstellen Sie ML-Pipelines mit AutoML und Deep Feature Synthesis. Decken Sie Signale auf dank automatisierter Erkenntnisse.
  • Qualifizieren Sie Ihre Belegschaft mit dem integrierten Schulungsmodus und Community-basierten Lernpfaden.
 
 

Text Mining und NLP

Bereiten Sie Ihre unstrukturierten Daten ganz einfach mit dem Textvorverarbeitung-Tool und dem Textzusammenfassung-Tool vor. Erstellen Sie Textmetadaten mit Erkennung benannter Entitäten (NER) und dem PoS-Tagging-Tool. Mit Themenmodellierung und Stimmungsanalyse können Sie wichtige Themen und Emotionen in Ihren Daten schnell verstehen.

 
 

Computer Vision & OCR

  • Automatisieren Sie die Datenextraktion aus PDFs und Dokumenten oder extrahieren Sie Daten aus systemgenerierten PDFs.
  • Trainieren Sie Bildklassifizierungsmodelle oder verwenden Sie das Barcode-Tool, um QR-Codes für direkte Reaktionen zu erstellen.
 
 

Für Data Scientists

  • Mit unseren Open Source-Bibliotheken Featuretools, Compose, EvalML und Woodwork können Sie Ihre Bemühungen in den Bereichen Machine Learning und Data Science noch schneller vorantreiben.
  • Gewinnen Sie aussagekräftige Erkenntnisse mit mehr als 40 Drag & Drop-Tools oder programmieren Sie selbst mit R und Python.
 

Empfohlene Ressourcen

 
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