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iModel数据科学
平台

面向所有人的分析,使任何人都可以制定自己的更好决策的途径

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数据准备

混合来自任何来源的数据和自动化重复工作流程的路径。

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数据可视化

使所有技能水平的人都能做出数据驱动的决策,并在最重要的时候采取行动。

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数据科学

直观、开放且不断集成新扩展,使每个人都可以理解数据、设计数据科学工作流。

每个人都可以创建和使用 AI

自定义、共享和重用 AI 组件和应用

跨项目和团队发现、共享和重用代码和应用程序,以便更轻松地交付高质量项目并简化生产路径。

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专为所有人设计

使团队能够使用最新技术大规模创建和交付数据和高级分析。

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日常 AI 的单一平台

使组织中的每个人都能够参与构建AI和使用AI驱动的应用程序。

一个统一的虚拟环境,用户可以按照自己喜欢的方式工作

面向业务专家的数据

适用于希望以可视化、易于使用的方式推动更好决策的分析师 - 从数据准备到分析、可视化、建模等。

面向技术专家的数据

适用于希望以自己喜欢的语言开发具有完整编程控制和编排功能的端到端机器学习管道的数据科学家、工程师和架构师。

数据科学与机器学习

iModel主要能力

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机器学习构建

引导式框架加速模型开发过程,包括提示工程、预测、聚类、时间序列预测、计算机视觉任务、因果 ML 等。

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分析应用

生成式 AI 应用程序、具有结果优化的假设分析以及交互式 应用程序只是通过自助式分析为组织提供支持的几种方法。

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机器学习运营

开发、部署、监控和维护机器学习模型。对于批处理和实时评分,可以跨开发、测试和生产环境管理项目。

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共享与协作

平台中的流程提供了一个独特的协作环境,编码人员和非编码人员可以同时为共享空间中的数据项目做出贡献。

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调度与统辖

中央控制塔跟踪多个数据计划的状态和进度,并确保正确的工作流程和治理流程到位。

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拓展与插件市场

使用公共和专有插件以及自定义应用程序扩展 功能,允许您将专用代码和子流打包为可重用的可视组件。

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数据操作

每个项目都有一个可视化流程,表示从头到尾的数据转换和移动管道。

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机器学习

通过适用于多种机器学习(预测、聚类、时间序列预测等)的引导式框架加速模型开发过程。

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