Data Genius AI ™ - это глубокая интеграция различных алгоритмов машинного обучения, предоставляемых библиотекой sklearn, для обеспечения высокогранулярной обработки наборов данных. Data Genius AI ™ позволяет быстро анализировать наборы данных, получать визуализации и использовать модели для прогнозирования будущих тенденций.
С наступлением эры больших данных данные стали основным ресурсом для всех отраслей промышленности. От промышленного производства до здравоохранения, от финансовых технологий до интеллектуального транспорта - огромные объемы данных содержат огромную ценность. Все больше компаний и организаций обращают внимание на важность принятия решений на основе данных для повышения эффективности бизнеса, снижения затрат и развития инноваций. Поэтому разработка эффективного, простого в использовании и интеллектуального инструмента анализа данных имеет большое практическое значение и востребована рынком.
Data Genius AI™ - это программа анализа наборов данных с множеством функций для удовлетворения потребностей различных пользователей в процессе обработки данных, анализа данных и раскрытия их ценности. Упрощая процесс предварительной обработки данных, расширяя возможности визуализации данных, внедряя алгоритмы рекомендаций ИИ и повторного использования моделей, эта программа поможет пользователям более эффективно выполнять анализ данных, чтобы лучше справляться со сложной и меняющейся бизнес-средой и конкурентным давлением.
| Номер функции | Имя функции | Функциональное описание |
| 1 | Импорт данных | Поддерживает импорт различных типов наборов данных |
| 2 | Очистка набора данных | Предварительная обработка наборов данных для устранения/заполнения пробелов |
| 3 | Идентификация набора данных | Определите типы наборов данных и различные параметры |
| 4 | Рекомендации по алгоритмам | Рекомендация подходящих алгоритмов на основе результатов идентификации набора данных |
| 5 | ручное обучение | Вручную задайте до трех алгоритмов для одновременного обучения |
| 6 | обучение модели | Примените выбранную модель к набору данных для обучения и сохраните модель |
| 7 | Визуализация набора данных | Тепловая карта и таблица, визуализирующие степень линейной корреляции строк и столбцов набора данных |
| 8 | Оценка наборов данных | Оцените набор данных с помощью нескольких оценочных функций для визуализации результатов обучения |
| 9 | Оценка ChatGPT | Оценка результатов обучения с помощью ChatGPT для внесения предложений по улучшению |
| 10 | повторное использование модели | Данные можно прогнозировать/классифицировать с помощью автоматически сохраняемых моделей |
| 11 | Формирование набора данных | Объедините результаты прогнозирования/классификации и сохраните их в новом файле набора данных |
| 12 | модуль отчетов об ошибках | Точное определение местоположения ошибки и отображение ее на странице ошибок |
