Fonctionnalités de Plutoshift

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

Consolidation des informations de fabrication provenant de sources multiples

Structurer les données à l’aide de hiérarchies pour faciliter leur utilisation et leur gestion

Possibilité de transférer des données entre les systèmes d’atelier et les produits logiciels

Fournir des fonctionnalités pour la collecte manuelle et automatisée de données

Informations de fabrication de processus pour éliminer les erreurs et les données dupliquées

Inclure des KPI standard pour surveiller la qualité de fabrication

Fournir des données en temps réel sur les opérations et les processus de fabrication.

Les tableaux de bord personnalisables affichent les KPI et les métriques en temps réel

Exécutez des requêtes détaillées pour la recherche, le tri et l’analyse des données.

Créez des tableaux de bord personnalisés pour observer et interagir avec les données.

Contient des outils permettant de visualiser des ensembles de données ou des workflows.

Offre des informations exploitables ou des résultats pertinents à partir d’ensembles de données non structurées.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Fournit des connexions de données prédéfinies utiles à différents types de capteurs et d’objets IoT.

Fournit une interface externe robuste pour l’intégration des données, de la logique et des flux de travail avec d’autres applications logicielles.

Maintient un flux de données efficace et fiable avec des sources établies.

Suivez les performances individuelles des appareils connectés.

Découvrez les performances opérationnelles globales à partir des observations des appareils.

Faire des observations sur les conditions environnementales et de travail.

Mesurer l’utilisation et/ou la demande de diverses ressources.

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

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.

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité