Text Classifier with auto Deep Learning

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Cette solution identifie automatiquement et entraîne le modèle d'apprentissage profond le plus performant pour la classification de texte.

DeepInsights Text Paraphraser

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DeepInsights Text Paraphraser aide à réexprimer le contenu du texte dans un style différent sans changer le sens original. La solution peut être utilisée pour obtenir une meilleure compréhension des données et simplifier les phrases complexes. Des modèles basés sur des transformateurs sont utilisés, ce qui aide à conserver le sens contextuel.

PCB Defect Detector

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Le Détecteur de Défauts de PCB est une application avancée d'apprentissage automatique conçue pour identifier et classifier les défauts dans les circuits imprimés (PCBs) pendant le processus de fabrication. En exploitant la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle, il automatise l'inspection des PCBs, garantissant des normes de haute qualité et réduisant la dépendance aux inspections manuelles. Caractéristiques Clés et Fonctionnalités : - Détection Automatisée des Défauts : Utilise des modèles d'apprentissage automatique pour détecter divers défauts de PCB, y compris les composants manquants, les problèmes de soudure et les anomalies de surface. - Haute Précision : Emploie des algorithmes avancés pour obtenir une identification précise des défauts, minimisant les faux positifs et négatifs. - Évolutivité : Capable de gérer de grands volumes d'inspections de PCB, ce qui le rend adapté aux opérations de fabrication à grande échelle. - Interface Conviviale : Dispose d'une interface intuitive qui permet aux opérateurs avec peu de connaissances techniques d'utiliser efficacement le système. - Intégration avec les Services AWS : S'intègre parfaitement avec les services AWS tels qu'Amazon SageMaker et AWS Lambda pour l'entraînement, le déploiement et l'inférence des modèles. Valeur Principale et Problème Résolu : Le Détecteur de Défauts de PCB répond aux défis des inspections manuelles de PCB, qui sont souvent chronophages et sujettes aux erreurs humaines. En automatisant le processus de détection des défauts, il améliore la précision des inspections, réduit les coûts opérationnels et accélère les cycles de production. Cela conduit à une amélioration de la qualité des produits et à une satisfaction accrue des clients, tout en permettant aux fabricants d'allouer les ressources humaines à des tâches plus complexes.

Ticket Severity Forecasting

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Prévision de la Sévérité des Tickets par Mphasis est une solution avancée d'apprentissage automatique conçue pour prédire la gravité des tickets d'assistance informatique, permettant aux organisations de prioriser et de traiter rapidement les problèmes critiques. En analysant les données historiques des tickets, le système prévoit les escalades potentielles, permettant aux équipes informatiques d'allouer efficacement les ressources et d'améliorer la qualité globale du service. Caractéristiques et Fonctionnalités Clés : - Prédiction Basée sur l'Apprentissage Automatique : Utilise des algorithmes sophistiqués pour évaluer des facteurs tels que l'impact du ticket, l'urgence et la priorité, fournissant des prévisions de gravité précises. - Traitement du Langage Naturel (NLP) : Traite les descriptions de tickets en texte libre pour extraire des caractéristiques significatives, améliorant la différenciation entre les types de tickets et leurs voies de résolution appropriées. - Champs d'Entrée Personnalisables : Prend en charge les champs d'entrée définis par l'utilisateur pour s'adapter à la variabilité des informations de ticketing entre différentes organisations, assurant flexibilité et adaptabilité. - Sélection de Modèle et Apprentissage en Ensemble : Utilise un ensemble de modèles pour analyser les données, sélectionnant le modèle le plus généralisable pour les tâches de classification des tickets, améliorant ainsi la précision des prévisions. Valeur Principale et Problème Résolu : En prévoyant avec précision la gravité des tickets, cette solution répond aux défis courants de la gestion des services informatiques, tels que la mauvaise allocation des ressources et les réponses retardées aux problèmes critiques. Elle permet aux organisations de : - Améliorer la Résolution au Premier Appel (FCR) : En assignant correctement les tickets aux équipes appropriées dès le départ, réduisant le besoin d'escalades. - Réduire le Temps Moyen de Résolution (MTTR) : Grâce à l'identification proactive et à la priorisation des tickets de haute gravité, conduisant à des temps de résolution plus rapides. - Améliorer la Planification des Ressources : En prévoyant les volumes et les distributions d'incidents, facilitant une planification de capacité et une utilisation des ressources efficaces. Dans l'ensemble, la Prévision de la Sévérité des Tickets permet aux départements informatiques de fournir des services de support plus réactifs et efficaces, améliorant ainsi la satisfaction des utilisateurs et l'efficacité opérationnelle.

HyperGraf Home Loan Lead Identifier

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HyperGraf Home Loan Lead Identifier est une solution d'analyse avancée conçue pour améliorer l'efficacité et la précision de l'identification des prospects pour les prêts immobiliers dans les institutions financières. En exploitant l'apprentissage automatique et l'analyse de données, elle permet aux prêteurs de repérer les emprunteurs potentiels les plus susceptibles de se qualifier pour et de bénéficier des produits de prêt immobilier. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse prédictive : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données, identifier des modèles et prédire les candidats potentiels aux prêts immobiliers. - Segmentation de la clientèle : Segmente les emprunteurs potentiels selon divers critères, permettant un marketing ciblé et une approche personnalisée. - Informations en temps réel : Fournit des informations à jour sur les prospects potentiels, permettant une prise de décision rapide et éclairée. - Capacités d'intégration : S'intègre parfaitement aux systèmes de gestion de la relation client (CRM) existants et à d'autres plateformes financières. Valeur principale et problème résolu : HyperGraf Home Loan Lead Identifier répond au défi d'identifier et d'engager efficacement les prospects qualifiés pour les prêts immobiliers. En automatisant le processus d'identification des prospects et en fournissant des informations exploitables, il réduit le temps et les ressources consacrés aux prospects non qualifiés, améliore les taux de conversion et stimule finalement la croissance des affaires pour les prêteurs.

Time Series Product Demand Forecasting

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La prévision de la demande de produits en série temporelle est un service basé sur l'apprentissage automatique conçu pour générer des prévisions de demande précises pour les produits sur des horizons temporels spécifiés. En analysant les données de ventes historiques et en identifiant les tendances, il permet aux entreprises de prédire la demande future de produits, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées en matière de gestion des stocks, d'approvisionnement et d'allocation des ressources. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Apprentissage automatique automatisé : Utilise des algorithmes avancés pour sélectionner automatiquement le modèle de prévision optimal pour vos données, éliminant ainsi le besoin de sélection manuelle de modèles. - Prévisions probabilistes : Fournit des prévisions à plusieurs quantiles (par exemple, 10 %, 50 %, 90 %), permettant aux entreprises d'évaluer divers scénarios de demande et de planifier en conséquence. - Intégration de variables externes : Améliore la précision des prévisions en intégrant des variables supplémentaires telles que les variations de prix, les promotions et des facteurs externes comme les conditions météorologiques. - Évolutivité : Capable de traiter de grands ensembles de données et de générer des prévisions pour des millions de produits, ce qui le rend adapté aux entreprises de toutes tailles. - Surveillance continue des modèles : Suit automatiquement la performance des modèles au fil du temps, permettant des mises à jour et des ajustements en temps opportun pour maintenir la précision des prévisions. Valeur principale et problème résolu : La prévision de la demande de produits en série temporelle répond au défi de prédire avec précision la demande de produits, ce qui est crucial pour optimiser les niveaux de stock, réduire le gaspillage et améliorer la satisfaction client. En tirant parti de l'apprentissage automatique, elle fournit des prévisions jusqu'à 50 % plus précises que les méthodes traditionnelles, permettant aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données, de minimiser les ruptures de stock et les situations de surstockage, et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale.

DeepInsights Text Comprehend

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Text Comprehend est une solution de compréhension du langage naturel qui aide les utilisateurs à comprendre un passage de texte. C'est un modèle factuel à la pointe de la technologie, sensible au contexte, avec une attention bidirectionnelle pour la compréhension. Une représentation de mots distribuée est utilisée grâce à un encodage contextuel profond. La sortie du modèle sera une sous-chaîne de mots de longueur variable provenant du passage de contexte.

DeepInsights Semantic Triplet Generator

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Le générateur de triplets sémantiques DeepInsights, développé par Mphasis, est un outil sophistiqué conçu pour extraire et générer des triplets sémantiques à partir de données textuelles. Les triplets sémantiques sont des représentations structurées qui capturent les relations entre les entités au sein d'une phrase, généralement sous la forme sujet-prédicat-objet. En convertissant le texte non structuré en ces formats structurés, l'outil facilite une compréhension et une analyse plus approfondies du contenu textuel, permettant une récupération d'informations et une gestion des connaissances plus efficaces. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Extraction de triplets sémantiques : Identifie et extrait automatiquement les relations sujet-prédicat-objet à partir du texte, transformant les données non structurées en informations structurées. - Intégration avec les systèmes d'entreprise : S'intègre parfaitement aux systèmes d'entreprise existants via des interfaces de programmation d'applications (API), garantissant compatibilité et facilité de déploiement. - Informations exploitables : Génère des informations exploitables à partir des données traitées, permettant le déclenchement de flux de travail en aval pour des actions manuelles ou l'automatisation des processus robotiques. - Modèles d'apprentissage profond personnalisables : Utilise des modèles de transformateurs à la pointe de la technologie qui peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise, améliorant la précision et la pertinence des informations extraites. Valeur principale et problème résolu : Le générateur de triplets sémantiques DeepInsights répond au défi de tirer des informations significatives de vastes quantités de texte non structuré. En convertissant le texte en triplets sémantiques structurés, il permet aux organisations de : - Améliorer la compréhension des données : Faciliter une compréhension plus profonde du contenu textuel en révélant les relations sous-jacentes entre les entités. - Améliorer la récupération d'informations : Rationaliser le processus de recherche et de récupération d'informations pertinentes en organisant les données dans un format structuré. - Soutenir la prise de décision : Fournir des informations exploitables qui informent les décisions stratégiques et les processus opérationnels. En résumé, le générateur de triplets sémantiques DeepInsights permet aux organisations de libérer tout le potentiel de leurs données textuelles, les transformant en connaissances précieuses qui stimulent la prise de décision éclairée et l'efficacité opérationnelle.

Image Classifier with auto Deep Learning

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Cette solution identifie automatiquement et forme le modèle d'apprentissage profond le plus performant pour la classification d'images.