Server Storage Forecasting

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Mphasis Server-Speicherprognose hilft Unternehmen, den Speicherplatz auf ihren Servern basierend auf historischen Daten zu bewerten. Dies wird Unternehmen helfen, ein Verständnis für ihre Servernutzung zu bekommen und besser zu planen. Es verwendet Ensemble-ML-Algorithmen mit automatischen Modell-Auswahlalgorithmen. Diese Lösung liefert konsistente und bessere Ergebnisse aufgrund ihres Ensemble-Lernansatzes. Diese Lösung führt eine automatisierte Modellauswahl durch, um das richtige Modell basierend auf den Eingabedaten anzuwenden.

Mphasis Scanned Document Tilt Correction

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Gescannte Dokumente können manchmal Seiten mit falscher Ausrichtung haben. Dies kann Herausforderungen bei der Verarbeitung von Dokumenten wie OCR, ICR, Textextraktion, bildbasierte ML/AI-Modellierung usw. schaffen. Diese Lösung integriert statistische Modelle, die den Neigungswinkel basierend auf der Textausrichtung, der Position des Textes relativ zu den Seitenrändern und Textclustern identifizieren und die Ausrichtung/Neigung der Seiten korrigieren. Dies ermöglicht es OCR/ICR-Engines, eine höhere Genauigkeit zu erreichen und verbessert die nachfolgenden Textextraktions-Pipelines.

Operating Expenses Forecasting

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Die Prognose der Betriebsausgaben generiert eine 30-wöchige Vorhersage der Betriebsausgaben unter Verwendung historischer Daten. Dies wird Unternehmen helfen, ihre Betriebsausgaben effektiver vorherzusagen und zu verwalten durch ein besseres Management des Betriebskapitals und eine verbesserte Planung der Ressourcenallokation. Die Lösung verwendet Ensemble-ML-Algorithmen mit automatischen Modellselektionsalgorithmen. Diese Lösung liefert konsistente und bessere Ergebnisse aufgrund ihres Ensemble-Lernansatzes und führt eine automatisierte Modellauswahl durch, um das richtige Modell basierend auf den Eingabedaten anzuwenden.

Feature Selection for Machine Learning

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Die Lösung führt benutzerspezifizierte Merkmalsauswahlaufgaben auf Eingabedaten aus und liefert relevante Merkmale als Ausgabe.

Credit-Card Customer Churn Prediction

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Die Lösung analysiert Kundenmerkmale, um vorherzusagen, welche Kunden eher dazu neigen, die Nutzung ihres Kreditkartenanbieters einzustellen.

Data Drift Detector for Time Series

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Der Data Drift Detector für Zeitreihen ist ein spezialisiertes Werkzeug, das entwickelt wurde, um Abweichungen in Zeitreihendaten zu überwachen und zu identifizieren, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von maschinellen Lernmodellen im Laufe der Zeit sicherzustellen. Durch die kontinuierliche Analyse eingehender Datenströme erkennt es unerwartete Änderungen in Datenmustern, bekannt als Daten-Drift, die die Modellleistung negativ beeinflussen können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Kontinuierliche Überwachung: Beobachtet regelmäßig Zeitreihendaten, um Verschiebungen in der Datenverteilung zu erkennen. - Automatisierte Warnungen: Generiert Benachrichtigungen, wenn signifikante Daten-Drift identifiziert wird, um eine schnelle Intervention zu ermöglichen. - Integration mit AWS-Diensten: Integriert sich nahtlos mit Amazon SageMaker Model Monitor, um eine umfassende Verfolgung der Modellleistung zu ermöglichen. - Anpassbare Erkennungsparameter: Ermöglicht es Benutzern, spezifische Schwellenwerte und Parameter festzulegen, die auf ihre einzigartigen Daten- und Modellanforderungen zugeschnitten sind. Primärer Wert und gelöstes Problem: In dynamischen Umgebungen können Zeitreihendaten aufgrund verschiedener Faktoren unvorhergesehene Änderungen erfahren, die zu Daten-Drift führen. Solche Drift kann die Genauigkeit von maschinellen Lernmodellen beeinträchtigen, was zu unzuverlässigen Vorhersagen führt. Der Data Drift Detector für Zeitreihen begegnet dieser Herausforderung, indem er Mechanismen zur Echtzeit-Erkennung und -Alarmierung bereitstellt, die es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren ermöglichen, die Modellintegrität aufrechtzuerhalten und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage konsistenter und genauer Daten zu treffen.

Quantum Emulator:Vehicle Damage Analysis

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Der Quantum Emulator: Fahrzeugschadenanalyse ist eine hochmoderne Lösung, die darauf abzielt, die Herangehensweise der Automobilindustrie an die Bewertung von Fahrzeugschäden zu revolutionieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Quantencomputersimulationen ermöglicht dieses Tool eine schnelle und präzise Analyse von Fahrzeugschäden, was die Effizienz und Genauigkeit von Reparaturschätzungen erheblich verbessert. Diese Innovation adressiert die traditionellen Herausforderungen manueller Inspektionen und bietet einen optimierten Prozess, der menschliche Fehler reduziert und die Entscheidungsfindung beschleunigt. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Quanten-Simulationsfähigkeiten: Nutzt Quantenalgorithmen, um komplexe Schadensszenarien zu simulieren und detaillierte Einblicke in das Ausmaß und die Art der Fahrzeugschäden zu bieten. - Hochleistungsrechner-Integration: Setzt Hochleistungsrechnerressourcen ein, um das Design von Quantenschaltungen und -algorithmen zu unterstützen und eine schnelle Verarbeitung großer Datensätze zu gewährleisten. - Umfassende Schadensanalyse: Bietet einen ganzheitlichen Blick auf Fahrzeugschäden, indem verschiedene Faktoren wie Aufprallkraft, Materialverformung und strukturelle Integrität berücksichtigt werden. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Entwickelt mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, Daten einzugeben und nahtlos Analyseergebnisse zu erhalten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Der Quantum Emulator: Fahrzeugschadenanalyse adressiert die Ineffizienzen und Ungenauigkeiten, die in traditionellen Methoden der Fahrzeugschadenbewertung inhärent sind. Durch die Automatisierung des Analyseprozesses mittels Quantensimulationen wird die Abhängigkeit von manuellen Inspektionen reduziert, wodurch menschliche Fehler und Subjektivität minimiert werden. Dies führt zu schnelleren Reparaturschätzungen, optimierter Ressourcenzuweisung und verbesserter Kundenzufriedenheit. Darüber hinaus verbessert die Fähigkeit der Lösung, komplexe Schadensszenarien zu verarbeiten, die vorausschauenden Wartungsfähigkeiten von Automobilunternehmen und trägt zur allgemeinen betrieblichen Effizienz bei.

Aspect Based Employee Sentiment Analyzer

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Der Aspektbasierte Mitarbeiter-Sentiment-Analyzer ist ein hochentwickeltes Werkzeug, das entwickelt wurde, um Mitarbeiterfeedback zu bewerten und zu interpretieren, indem es die mit spezifischen Aspekten des Arbeitsplatzes verbundenen Stimmungen analysiert. Durch die Zerlegung von offenen Umfrageantworten, Leistungsbeurteilungen und anderen Textdaten identifiziert es Stimmungen, die mit verschiedenen Facetten wie Vergütung, Work-Life-Balance, Management und Karriereentwicklung verbunden sind. Diese detaillierte Analyse ermöglicht es Organisationen, ein umfassendes Verständnis der Mitarbeitermeinungen zu erlangen, was gezielte Verbesserungen und fundierte Entscheidungsfindung erleichtert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Aspektidentifikation: Erkennt und kategorisiert wichtige Aspekte innerhalb des Mitarbeiterfeedbacks, wie Gehalt, Arbeitsumfeld, Führung und Wachstumschancen. - Sentimentanalyse: Bestimmt das Sentiment (positiv, negativ, neutral), das mit jedem identifizierten Aspekt verbunden ist, und bietet eine differenzierte Sicht auf die Wahrnehmungen der Mitarbeiter. - Datenintegration: Verarbeitet nahtlos verschiedene Formen von Textdaten, einschließlich Umfrageantworten, Leistungsbeurteilungen und Support-Tickets, und sorgt für eine ganzheitliche Analyse. - Umsetzbare Erkenntnisse: Generiert detaillierte Berichte, die Stärken und Verbesserungsbereiche hervorheben, und ermöglicht es Organisationen, gezielte Strategien zur Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung umzusetzen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Traditionelle Sentimentanalysen bieten oft eine übergreifende Sentimentbewertung, die spezifische Probleme am Arbeitsplatz übersehen kann. Der Aspektbasierte Mitarbeiter-Sentiment-Analyzer behebt diese Einschränkung, indem er eine detaillierte Untersuchung der mit bestimmten Arbeitsplatzaspekten verbundenen Stimmungen bietet. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, präzise Problembereiche oder Exzellenzen zu identifizieren, was zu effektiveren Interventionen und einem positiven Arbeitsumfeld führt. Durch die Nutzung dieses Werkzeugs können Unternehmen das Mitarbeiterengagement verbessern, die Fluktuation reduzieren und letztendlich die organisatorische Leistung steigern.

DeepInsights Named Entity Recognizer

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DeepInsights Named Entity Recognizer ist ein fortschrittliches Tool, das entwickelt wurde, um benannte Entitäten aus unstrukturiertem Text zu extrahieren und zu klassifizieren, wodurch Unternehmen in die Lage versetzt werden, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Durch die Identifizierung spezifischer Entitäten wie Namen, Organisationen, Orte, Daten und mehr verbessert es die Datenanalyse und Entscheidungsprozesse. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Entitätsextraktion: Identifiziert und kategorisiert präzise Entitäten wie Personen, Organisationen, Orte, Daten und benutzerdefinierte Entitäten innerhalb von Text. - Benutzerdefinierte Entitätserkennung: Ermöglicht es Benutzern, Modelle zu definieren und zu trainieren, um domänenspezifische Entitäten zu erkennen, die einzigartig für ihre Geschäftsanforderungen sind. - Skalierbarkeit: In der Lage, große Mengen an Textdaten effizient zu verarbeiten, was es für Unternehmen unterschiedlicher Größe geeignet macht. - Integration: Integriert sich nahtlos in bestehende Workflows und Anwendungen, was eine einfache Bereitstellung und Nutzung erleichtert. Primärer Wert und gelöstes Problem: DeepInsights Named Entity Recognizer adressiert die Herausforderung, bedeutungsvolle Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten zu extrahieren. Durch die Automatisierung der Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten reduziert es den manuellen Aufwand, minimiert Fehler und beschleunigt die Datenverarbeitung. Dies führt zu verbesserten datengesteuerten Entscheidungen, verbesserten Kundenkenntnissen und effizienteren Geschäftsabläufen.