Neuraler Designerin Entdecken Sie Beziehungen, Muster, prognostizieren TRENDS und finden Assoziationen von bestimmten Daten.
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Neuraler Designerin Ranking & Zusammenfassung

Neuraler Designerin Stichworte

Neuraler Designerin Beschreibung

Neural Designer ist eine Maschinenlernsoftware, die an Datenwissenschaftlern und Experten in einem breiten Bereich von Feldern abzielt, die große Datenmengen analysieren möchten, um die vorteilhaften Konsequenzen zu nutzen, die das Maschinenlernen an den Tisch bringt. Mit dieser Software können Sie Maschinenlernprojekte auf schnelle und effektive Weise entwickeln. Durchführen der Maschinenlernaufgaben mit der höchsten Effizienz ist der Schwerpunkt des neuralen Designers. Was sind die wichtigsten Vorteile der Verwendung von neuronalen Designer: Advanced Algorithmen: Sie können Verwenden Sie neuronale Netzwerke, um komplexe Beziehungen zu entdecken, unbekannte Muster zu erkennen, die tatsächlichen Trends vorherzusagen oder Assoziationen von Daten zu erkennen. Einfach zu verwenden: Die Benutzeroberfläche führt Sie durch eine Folge von Schritten, um die Software intuitiv zu bedienen. Es hilft Ihnen auch, die Ergebnisse zu visualisieren und zu verstehen, obwohl viele Tabellen und Diagramme. Es verwendet auch die CPU-Parallelisierung und die GPU-Beschleunigung, um die Analysezeit zu reduzieren. Einfache Bereitstellung: Neural Designer bietet einen einfachen Weg zur Bereitstellung von Prädiktivenmodellen. Dafür können Sie einen Standard wie PMML verwenden oder das resultierende Modell in die Programmierung von Sprachen wie R oder Python exportieren. Welche Lösungen können neuronal Designer bereitstellen? Aktivitätserkennung Churn Prevention Kunde Targeting Drug Design Fault Detection Medical Diagnose medizinische Prognose Microarray-Analyse Performance Optimization Predictive Wartung Qualitätsverbesserung Risk Assessment Verkaufsprognose Wir haben auch bezahlte Versionen unseres Produkts als wir empfehlen, wenn Sie mehr Macht benötigen. Sie können alles in der Vollversion nutzen. Es funktioniert jedoch nur mit weniger als 10.000 Datenreihen, verwendet weniger Anzahl der CPU-Kerne. Auch die Unterstützung ist herabgestuft.

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