Data Genius AI ™ ist eine tiefgreifende Integration verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens, die von der sklearn-Bibliothek bereitgestellt werden, um eine hochgranulare Verarbeitung von Datensätzen zu ermöglichen, die eine schnelle Analyse von Datensätzen, Visualisierungen und die Verwendung von Modellen zur Vorhersage zukünftiger Trends durch Data Genius AI ™ ermöglicht.
Mit dem Beginn des Big-Data-Zeitalters sind Daten zu einer zentralen Ressource für alle Branchen geworden. Von der industriellen Fertigung bis zum Gesundheitswesen, von der Finanztechnologie bis zum intelligenten Verkehr - riesige Datenmengen enthalten einen enormen Wert. Und die Datenanalyse und -auswertung ist der Schlüssel zur Erschließung dieser Werte. Immer mehr Unternehmen und Organisationen konzentrieren sich auf die Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Geschäftseffizienz, zur Kostensenkung und zur Entwicklung von Innovationen. Daher ist die Entwicklung eines effizienten, benutzerfreundlichen und intelligenten Datenanalysewerkzeugs von großer praktischer Bedeutung und auf dem Markt gefragt.
Data Genius AI ™ ist ein Programm zur Analyse von Datensätzen mit mehreren Funktionen, um die Bedürfnisse verschiedener Benutzer bei der Verarbeitung von Daten, der Analyse von Daten und der Erschließung des Datenwerts zu erfüllen. Durch die Straffung des Datenvorverarbeitungsprozesses, die Verbesserung der Datenvisualisierungsfunktionen, die Einführung von KI-Empfehlungsalgorithmen und die Wiederverwendung von Modellen hilft dieses Programm den Nutzern, Datenanalysen effizienter durchzuführen, um so besser mit dem komplexen und sich verändernden Geschäftsumfeld und dem Wettbewerbsdruck fertig zu werden.
| Funktion Nummer | Funktion Name | Funktionelle Beschreibung |
| 1 | Datensatz-Import | Unterstützt den Import von verschiedenen Arten von Datensätzen |
| 2 | Bereinigung des Datensatzes | Vorverarbeitung von Datensätzen zum Entfernen/Füllen von Lücken |
| 3 | Identifizierung des Datensatzes | Identifizierung von Datensatztypen und verschiedenen Parametern |
| 4 | Algorithmus-Empfehlungen | Empfehlung geeigneter Algorithmen auf der Grundlage der Ergebnisse der Datensatzidentifizierung |
| 5 | Werkunterricht | Manuelles Festlegen von bis zu drei gleichzeitig zu trainierenden Algorithmen |
| 6 | Modellschulung | Wenden Sie das gewählte Modell auf den zu trainierenden Datensatz an und speichern Sie das Modell |
| 7 | Visualisierung von Datensätzen | Heatmap und Tabelle zur Visualisierung des Grades der linearen Korrelation zwischen den Zeilen und Spalten des Datensatzes |
| 8 | Bewertung von Datensätzen | Bewerten Sie den Datensatz mit Hilfe verschiedener Bewertungsfunktionen, um die Trainingsergebnisse zu visualisieren |
| 9 | ChatGPT-Auswertung | Auswertung der Trainingsergebnisse mit ChatGPT, um Verbesserungen vorzuschlagen |
| 10 | Modellwiederverwendung | Daten können anhand automatisch gespeicherter Modelle vorhergesagt/klassifiziert werden |
| 11 | Erstellung von Datensätzen | Zusammenführen von Vorhersage-/Klassifizierungsergebnissen und Speichern in einer neuen Datensatzdatei |
| 12 | Fehlerberichtsmodul | Genaue Lokalisierung des Fehlers und Anzeige auf der Fehlerseite |
