Fonctionnalités de Neo4j Graph Data Science

Prend en charge une variété d’environnements de script

Extrait les données des bases de données et prépare les données pour l’analyse

Applique des algorithmes statistiques aux données sélectionnées

Analyse les données structurées et non structurées

Interagit avec les données pour les préparer aux visualisations et aux modèles

Offre des capacités de modélisation

Crée des visualisations de données ou des graphiques

Génère des rapports sur les performances des données

Unifie l’information sur une plate-forme unique

Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript

Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles

Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles

Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels

Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs

Offre des services de traitement du langage naturel

Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs

Fournit des capacités d’apprentissage profond

Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure

Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation

Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives

Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet de générer des images à partir d’une invite texte.

Prend en charge l'intégration avec plusieurs sources de données pour une saisie de données fluide.

Améliore la précision et la vitesse de sortie grâce à une ingestion efficace et un traitement des données d'entraînement.

Génère des informations exploitables en appliquant des schémas appris aux problèmes clés.

S'améliore et s'adapte continuellement aux nouvelles données en utilisant des algorithmes spécifiés.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs