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MLJAR

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4.4
Au service des clients depuis
2016
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Suraiya A.
SA
Suraiya A.
Information Security Analyst at Tata Consultancy Services
08/13/2022
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Meilleure plateforme d'apprentissage automatique automatisée pour le développement et le déploiement rapides.

MLJAR prend en charge un large éventail d'algorithmes pour la classification ainsi qu'un support pour une multitude de fonctionnalités permettant une meilleure compréhension des données grâce à la sélection automatisée des métriques et à l'ingénierie des caractéristiques.
Pooja K.
PK
Pooja K.
Cyber Security Analyst at Ogma Consulting Pvt Ltd
08/06/2022
Évaluateur validé
Source de l'avis : Invitation G2
Avis incitatif
Traduit à l'aide de l'IA

Allé au-delà des attentes

Le principal avantage de MLJAR est de produire des rapports markdown à partir de l'entraînement des modèles.
Kuldeep S.
KS
Kuldeep S.
Data Science | Machine Learning | Python | SQL | AWS
07/29/2022
Évaluateur validé
Source de l'avis : Invitation G2
Avis incitatif
Traduit à l'aide de l'IA

MLJAR - Outils de science des données

facile à écrire du code - une interface graphique pour la génération de code, facile à réutiliser du code en tant qu'application ou tâche planifiée, facile à contrôler la version, facile à construire des applications avec une interface graphique, facile à tester.

À propos

Contact

Siège social :
Łapy, PL

Réseaux sociaux

@MLJARofficial

Qu'est-ce que MLJAR ?

MLJAR Inc. is a technology company that offers an advanced platform designed to simplify the process of creating, deploying, and managing machine learning models. Their website, https://www.mljar.com, serves as a portal where users from various industries such as finance, healthcare, and e-commerce can access the tools needed for automating machine learning workflows.MLJAR’s platform emphasizes user-friendliness, making it accessible for both beginners and experienced data scientists. It provides a suite of tools that enables users to build complex models through a user-friendly interface, without needing extensive programming knowledge. The platform supports various model training methods, including supervised and unsupervised learning, and it specializes in automating the process of selecting and tuning models to ensure the best possible performance.Key features of MLJAR's offering include automatic data preprocessing, feature engineering, model validation, and deployment capabilities. Whether the task involves regression, classification, or clustering, MLJAR strives to make machine learning more efficient and user-friendly, facilitating quicker decision-making and allowing firms to harness the power of AI more effectively.

Détails

Année de fondation
2016