Data Genius AI ™ est une intégration profonde de divers algorithmes d'apprentissage automatique fournis par la bibliothèque sklearn pour fournir un traitement hautement granulaire des ensembles de données, permettant une analyse rapide des ensembles de données, l'obtention de visualisations et l'utilisation de modèles pour prédire les tendances futures grâce à Data Genius AI ™.
Avec l'avènement de l'ère du big data, les données sont devenues une ressource essentielle pour toutes les industries. De la fabrication industrielle aux soins de santé, de la technologie financière aux transports intelligents, d'énormes quantités de données contiennent une valeur considérable, et l'analyse et l'exploitation des données sont la clé pour libérer cette valeur. De plus en plus d'entreprises et d'organisations se concentrent sur l'importance de la prise de décision fondée sur les données pour améliorer l'efficacité de l'entreprise, réduire les coûts et développer l'innovation. Par conséquent, le développement d'un outil d'analyse de données efficace, facile à utiliser et intelligent revêt une grande importance pratique et répond à une demande du marché.
Data Genius AI ™ est un programme d'analyse d'ensembles de données avec de multiples fonctions pour répondre aux besoins des différents utilisateurs dans le processus de traitement des données, d'analyse des données et de déblocage de la valeur des données. En rationalisant le processus de prétraitement des données, en améliorant les capacités de visualisation des données, en introduisant des algorithmes de recommandation AI et en réutilisant les modèles, ce programme aidera les utilisateurs à effectuer des analyses de données plus efficacement, afin de mieux faire face à l'environnement commercial complexe et changeant et à la pression concurrentielle.
| Numéro de fonction | Nom de la fonction | Description fonctionnelle |
| 1 | Importation de données | Prise en charge de l'importation de divers types d'ensembles de données |
| 2 | Nettoyage des données | Prétraitement des ensembles de données pour supprimer/compléter les lacunes |
| 3 | Identification de l'ensemble des données | Identifier les types d'ensembles de données et les différents paramètres |
| 4 | Recommandations concernant les algorithmes | Recommandation d'algorithmes appropriés sur la base des résultats de l'identification de l'ensemble de données |
| 5 | formation manuelle | Spécifier manuellement jusqu'à trois algorithmes à entraîner simultanément |
| 6 | formation au modèle | Appliquer le modèle choisi à l'ensemble de données pour l'entraînement et sauvegarder le modèle. |
| 7 | Visualisation des données | Carte thermique et tableau visualisant le degré de corrélation linéaire des lignes et des colonnes de l'ensemble de données |
| 8 | Évaluation des ensembles de données | Évaluer l'ensemble de données à l'aide de plusieurs fonctions d'évaluation pour visualiser les résultats de la formation |
| 9 | ChatGPT Évaluation | Évaluation des résultats de la formation à l'aide de ChatGPT pour suggérer des améliorations |
| 10 | réutilisation du modèle | Les données peuvent être prédites/classées à l'aide de modèles enregistrés automatiquement. |
| 11 | Génération d'un ensemble de données | Fusionner les résultats de prédiction/classification et les enregistrer dans un nouveau fichier de données |
| 12 | module de signalement des erreurs | Localiser précisément l'erreur et l'afficher sur la page d'erreur |
