Fonctionnalités de Posit
Développement de modèles (5)
Prise en charge linguistique
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
Glissez et déposez
Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles
Algorithmes prédéfinis
Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles
Formation sur modèle
Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels
Ingénierie des fonctionnalités
Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs
Services d’apprentissage automatique/profond (6)
Vision par ordinateur
Offre des services de reconnaissance d’images
Traitement du langage naturel
Offre des services de traitement du langage naturel
Génération de langage naturel
Offre des services de génération de langage naturel
Réseaux de neurones artificiels
Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs
Compréhension du langage naturel
Offre des services de compréhension du langage naturel
Apprentissage profond
Fournit des capacités d’apprentissage profond
déploiement (3)
Service géré
Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure
Application
Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation
Évolutivité
Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives
base de données (3)
Collecte de données en temps réel
Collecte, stockage et organisation de données massives et non structurées en temps réel
Répartition des données
Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle
Lac de données
Crée un référentiel pour collecter et stocker des données brutes à partir de capteurs, périphériques, machines, fichiers, etc.
Intégrations (2)
Intégration Hadoop
Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop
Intégration de Spark
Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop
Plate-forme (3)
Mise à l’échelle de la machine
Facilite l’exécution et l’évolutivité de la solution à un grand nombre de machines et de systèmes
Préparation des données
Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser
Intégration de Spark
Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop
Traitement (2)
Traitement dans le cloud
Déplace la collecte et le traitement de Big Data vers le cloud
Traitement de la charge de travail
Traite les charges de travail de données par lots, en temps réel et en streaming dans des systèmes uniques, mutualisés ou cloud
Administration (3)
Contrôle qualité
La qualité des données comprend la déduplication, le nettoyage et l’ajout de votre base de données marketing.
Échantillonnage des données
Permet aux utilisateurs de sélectionner des échantillons de données pour des procédures définies.
Collaboration
Partagez des données au sein de votre organisation.
Capacités (4)
Visualisation des données
Communiquez des informations complexes clairement et efficacement grâce à des techniques graphiques avancées.
Analyse de survie
Soutient l’évaluation des durées, des événements et de la fiabilité par rapport à l’analyse statistique
Attributs des données sur les risques
Identifiez les attributs des données de risque tels que la description, la catégorie, le propriétaire ou la hiérarchie.
Analyse des coûts
Outils pour analyser les données financières afin d’obtenir des informations exploitables.
Méthodologie (3)
Prise en charge de l’ANOVA
Prend en charge l’analyse de la variance (ANOVA) pour déterminer la variance observée.
Régression
Prend en charge diverses méthodes de régression telles que les moindres carrés ordinaires (MCO), les moindres carrés pondérés (WLS) ou le modèle linéaire généralisé (GLM).
Analyse des séries chronologiques
Prend en charge l’analyse des données de séries chronologiques pour l’analyse prédictive et l’analyse exploratoire.
Système (1)
Ingestion de données et querelles
Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate
IA générative (5)
Génération de texte
Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.
Résumé du texte
Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.
Génération de texte
Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.
Résumé du texte
Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.
Synthèse de texte en image
Permet de générer des images à partir d’une invite texte.
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (7)
Exécution autonome des tâches
Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante
Planification en plusieurs étapes
Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes
Intégration inter-systèmes
Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données
Apprentissage adaptatif
Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience
Interaction en Langage Naturel
Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches
Assistance proactive
Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité
Prise de décision
Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs
Alternatives les mieux notées





