Mphasis
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Diese Lösung analysiert einen Textkorpus, um vorherzusagen, ob eine Person ein potenzieller Interessent für einen Bildungskredit ist.
Computersicht-basierte Lösung zur Korrektur von Kontrast/Helligkeit in gescannten Dokumenten zur Verbesserung der Leistung von Dokumentenverarbeitungspipelines.
Die Unternehmenskultur, definiert als "ein Satz von Normen und Werten, die in der gesamten Organisation weit verbreitet und fest verankert sind", ist ein wichtiger Aspekt der Beziehung der Mitarbeiter zu ihrem Unternehmen. Die wichtigsten Kategorien der Unternehmenskultur sind: Integrität, Teamarbeit, Innovation, Respekt, Qualität, Sicherheit, Gemeinschaft, Kommunikation und Belohnung. Diese Lösung identifiziert, welche dieser 9 Werte in Mitarbeiterbewertungen erwähnt werden. Dies ermöglicht es Organisationen zu beurteilen, ob die von ihnen propagierten Werte derzeit von ihren Mitarbeitern am Arbeitsplatz erlebt werden, und Veränderungen in den Unternehmenswerten im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Die Kundensegmentierung aggregiert die in den KYC-Details erfassten Daten und erstellt Kundengruppen. Die KYC-Daten kommen in verschiedenen Kategorien wie geografische, demografische, Verhaltens- und finanzielle Variablen. Diese Lösung nutzt maschinelles Lernen, um Muster in den Daten zu identifizieren und die Kunden zu segmentieren. Diese Segmente können für Marketinganalysen und Kampagnen genutzt werden.
Diese Lösung bietet eine kompositionelle Analyse und prognostiziert die Anzahl der Vorfälle in Bezug auf jede Ticketgruppe. Die Erkenntnisse über die Verteilung der Vorfälle helfen bei der richtigen Kapazitätsplanung, was zu einer effizienten Ressourcennutzung führt.
Eine hohe Häufigkeit von Problemen kann eine überwältigende Anzahl von Tickets und eine falsche Zuweisung an Teams zur Bearbeitung dieser Probleme erzeugen. Dies führt zu einem Anstieg der MTTR (durchschnittliche Zeit zur Lösung) und einem Rückgang der FCR (Erstlösungsquote). Die Lösung mildert diese Probleme, indem ein multifaktorielles ML-Modell trainiert wird, das Faktoren wie Ticket-Auswirkung, Dringlichkeit, Priorität, Problembeschreibung und andere Merkmale berücksichtigt, um die relevanteste Gruppe zur Lösung eines Tickets vorherzusagen. Ein Pool von Modellen wird durch Daten geführt, um das am besten generalisierbare Modell für die Ticketklassifizierungsaufgabe auszuwählen.
Eine hohe Häufigkeit von Problemen kann eine überwältigende Anzahl von Anwendungstickets und eine falsche Zuweisung an Teams zur Bearbeitung dieser Probleme erzeugen. Dies führt zu einem Anstieg der MTTR (durchschnittliche Zeit zur Lösung) und einem Rückgang der FCR (Erstlösungsquote). Die Lösung mildert diese Probleme, indem ein multifaktorielles ML-Modell trainiert wird, das Faktoren wie Ticket-Auswirkung, Dringlichkeit, Priorität, Problembeschreibung und andere Merkmale berücksichtigt, um die relevanteste Gruppe zur Lösung eines Tickets vorherzusagen. Ein Pool von Modellen wird durch Daten geführt, um das am besten generalisierbare Modell für die Ticketklassifizierungsaufgabe auszuwählen.
Die Prognose der Serverauslastung ermöglicht es Unternehmen, die Serverzuweisung und -nutzung zu optimieren, indem sie eine 30-tägige Vorhersage der Servernutzung erstellt. Dies hilft Unternehmen, ihre Strategie zur Serverzuweisung in Cloud- und On-Premise-Szenarien unter Verwendung historischer Daten zu planen. Es verwendet Ensemble-ML-Algorithmen mit automatischer Modellauswahl. Diese Lösung führt eine automatisierte Modellauswahl durch, um basierend auf den Eingabedaten das richtige Modell anzuwenden und dadurch konsistente und bessere Ergebnisse zu liefern.
Die Passagierverkehrsprognose erstellt eine 30-wöchige Vorhersage der Passagierzahlen unter Verwendung historischer Daten. Diese Lösung wird Unternehmen wie Fluggesellschaften, Eisenbahnen, Bus- und Fährbetreibern helfen, die Anzahl der ankommenden Passagiere besser einzuschätzen und ihnen ein besseres Reiseerlebnis zu bieten. Sie verwendet Ensemble-ML-Algorithmen mit automatischen Modellselektionsalgorithmen. Diese Lösung liefert konsistente und bessere Ergebnisse aufgrund ihres Ensemble-Lernansatzes. Diese Lösung führt eine automatisierte Modellauswahl durch, um basierend auf den Eingabedaten das richtige Modell anzuwenden.
Mphasis Bewertungen
Joseph M.
Das Werkzeug erfasst den Kontext des Textes nicht genau.
AYUSH G.
C Parts ExpertErhöhung der Textgenauigkeit & Effizienz
Seenivasan A.
Erfahrung mit "DeepInsights Text Paraphraser":
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Was ist Mphasis?
Mphasis Stelligent, with its website located at https://stelligent.com/, specializes in providing DevOps automation and continuous delivery solutions on the Amazon Web Services (AWS) cloud platform. As part of Mphasis, a larger IT services company, Stelligent focuses on helping clients automate and accelerate the development, testing, and deployment of applications within AWS environments. Their suite of services includes consulting, engineering, and automation expertise to implement secure and scalable CI/CD pipelines, facilitating a faster go-to-market strategy for enterprises across various sectors. Stelligent's approach integrates tightly with AWS technologies, offering tools and practices that enhance the cloud capabilities of their customers, ensuring efficient and innovative cloud-based solutions.
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