Neo4j Graph Data Science Funktionen

Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen

Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor

Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an

Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten

Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten

Bietet Modellierungsfunktionen

Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme

Generiert Berichte über die Datenleistung

Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Unterstützt die Integration mit mehreren Datenquellen für nahtlose Dateneingabe.

Erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Ausgabe durch effiziente Aufnahme und Verarbeitung von Trainingsdaten.

Erzeugt handlungsorientierte Erkenntnisse, indem gelernte Muster auf wichtige Themen angewendet werden.

Kontinuierlich verbessert und passt sich neuen Daten unter Verwendung spezifizierter Algorithmen an.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.