Geopolitical Entity Recognizer

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Mphasis DeepInsights Geopolitical Entity Recognizer est un moyen efficace d'identifier les entités géopolitiques présentes dans le corpus de texte. Cette solution applique des techniques de NLP pour extraire les entités géopolitiques qui peuvent être utilisées pour fournir des informations utiles sur le texte et des analyses textuelles supplémentaires. Le modèle prend un corpus de texte comme fichier d'entrée, le traite et fournit un fichier csv contenant toutes les entités géopolitiques présentes dans le texte en sortie.

Explainable AI : Tree Based Explainer

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La solution aide les utilisateurs à interpréter des modèles d'apprentissage automatique complexes de type boîte noire en mettant en évidence les caractéristiques importantes que le modèle utilise pour les prédictions. Elle identifie également les caractéristiques et leur effet sur les prédictions, pour chacune des prédictions. La solution prend en charge plus de 40 classificateurs et régressions basés sur des arbres tels que Random Forest, Decision Trees, XgBoost, CatBoost, etc.

Natural Language Question Generator

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Le Générateur de Questions en Langage Naturel est un outil avancé conçu pour automatiser la création de questions diversifiées et contextuellement pertinentes à partir de contenu textuel. En s'appuyant sur des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique de pointe, il génère efficacement des questions qui s'alignent avec le matériel d'entrée, améliorant ainsi le contenu éducatif, les évaluations et les expériences d'apprentissage interactives. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Génération Automatisée de Questions : Transforme le texte d'entrée en une variété de types de questions, y compris des questions à choix multiples, vrai/faux, et des questions ouvertes, adaptées au contexte du contenu. - Compréhension Contextuelle : Utilise des techniques avancées de NLP pour comprendre les nuances du matériel source, garantissant que les questions générées sont pertinentes et significatives. - Options de Personnalisation : Permet aux utilisateurs de spécifier des paramètres tels que le niveau de difficulté, le format des questions et les domaines de concentration pour répondre à des besoins éducatifs ou d'évaluation spécifiques. - Capacités d'Intégration : S'intègre facilement aux plateformes éducatives existantes, aux systèmes de gestion de l'apprentissage (LMS) et aux systèmes de gestion de contenu (CMS) pour rationaliser les flux de travail de création de contenu. - Évolutivité : Capable de traiter de grands volumes de texte, ce qui le rend adapté aux institutions et organisations de tailles variées. Valeur Principale et Solutions Utilisateur : Le Générateur de Questions en Langage Naturel répond au défi chronophage de la création manuelle de questions d'évaluation en automatisant le processus, économisant ainsi aux éducateurs et créateurs de contenu un temps et des efforts considérables. Il assure la cohérence et la qualité dans la génération de questions, réduisant les erreurs humaines et les biais. En fournissant une solution évolutive, il soutient le développement de matériels éducatifs et d'évaluations complets, améliorant l'expérience d'apprentissage pour les étudiants et les apprenants. De plus, ses capacités d'intégration permettent une incorporation transparente dans les systèmes existants, facilitant un processus de développement de contenu plus efficace.

Categorical Missing Data Imputation

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L'imputation des données manquantes catégorielles est une solution robuste basée sur l'apprentissage profond. Cette solution remplit les valeurs manquantes pour les attributs catégoriels en identifiant les motifs de données dans le jeu de données d'entrée. Elle aide à réduire les problèmes de qualité des données dus à des données incomplètes ou non disponibles.

Ticket Classification & Assignment

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La solution "Classification et Attribution des Tickets" est un système automatisé conçu pour améliorer l'efficacité de la gestion des tickets de support Jira en exploitant les capacités d'IA d'Amazon Bedrock. Cette application basée sur Python rationalise le processus de catégorisation et d'attribution des tickets, réduisant ainsi l'effort manuel et améliorant les temps de réponse. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Classification Automatisée des Tickets : Utilise les grands modèles de langage d'Amazon Bedrock pour analyser et classer les tickets Jira en fonction de leur contenu, garantissant une catégorisation précise sans intervention manuelle. - Intégration Transparente avec Jira : Traite les exports de tickets Jira placés dans un bucket Amazon S3, le rendant compatible avec les instances de serveur Jira et offrant des capacités d'automatisation similaires à celles disponibles dans Jira Cloud. - Déduplication des Données : Utilise AWS Glue pour éliminer les tickets en double, maintenant l'intégrité des données et évitant le traitement redondant. - Déploiement Évolutif : Déploie des ressources dans votre environnement AWS en utilisant Terraform, permettant une gestion d'infrastructure évolutive et reproductible. Valeur Principale et Problème Résolu : Cette solution répond au défi commun de la classification et de l'attribution manuelles des tickets, qui peuvent être chronophages et sujettes aux erreurs. En automatisant ces processus, les organisations peuvent obtenir des temps de réponse plus rapides, une précision améliorée dans la gestion des tickets et une efficacité opérationnelle accrue. L'intégration avec les modèles d'IA d'Amazon Bedrock garantit que le système reste adaptable et capable de gérer des tâches de classification complexes, conduisant finalement à une meilleure allocation des ressources et à une satisfaction accrue des clients.

Infrastructure Ticket Classification

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La classification des tickets d'infrastructure est une solution conçue pour automatiser la catégorisation et l'acheminement des demandes de service informatique en utilisant l'apprentissage automatique. En exploitant le traitement du langage naturel (NLP), elle analyse le contenu des tickets de support pour les attribuer avec précision aux catégories et équipes appropriées, rationalisant ainsi le processus de résolution. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Catégorisation automatisée des tickets : Utilise le NLP pour interpréter le contenu des tickets et attribuer des catégories précises. - Routage intelligent : Assure que les tickets sont dirigés vers les équipes de support appropriées en fonction de la classification. - Intégration avec les systèmes existants : S'intègre parfaitement aux plateformes de ticketing actuelles pour améliorer la fonctionnalité. - Informations basées sur les données : Collecte et analyse les données de classification pour identifier les tendances et les opportunités d'amélioration des processus. Valeur principale et problème résolu : En automatisant la classification et l'acheminement des tickets de support, la classification des tickets d'infrastructure réduit les erreurs manuelles et accélère les temps de réponse. Cela conduit à une efficacité opérationnelle accrue, des économies de coûts et une satisfaction client améliorée en garantissant que les problèmes sont rapidement traités par les équipes appropriées.

Natural Language Sentence Generator

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Le générateur de phrases en langage naturel par Mphasis est un outil sophistiqué conçu pour générer de nouvelles données textuelles à partir de contenu existant grâce à l'augmentation de données au niveau des phrases. En s'appuyant sur des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP), il permet aux utilisateurs de créer des phrases cohérentes et contextuellement pertinentes, améliorant ainsi diverses applications telles que les chatbots, la création de contenu et l'augmentation de données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Augmentation de données : Génère de nouvelles données textuelles à partir de contenu existant, enrichissant les ensembles de données pour la formation et l'analyse. - Génération de langage naturel : Utilise des techniques de NLP pour produire des phrases cohérentes et contextuellement appropriées. - Applications polyvalentes : Prend en charge une gamme de cas d'utilisation, y compris le développement de chatbots, la création de contenu et l'amélioration des données textuelles existantes. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Le générateur de phrases en langage naturel répond au défi de créer des textes diversifiés et contextuellement pertinents, ce qui est crucial pour développer des chatbots efficaces, générer du contenu de haute qualité et augmenter les ensembles de données pour les modèles d'apprentissage automatique. En automatisant le processus de génération de phrases, il permet de gagner du temps et des efforts, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur des tâches de niveau supérieur et d'améliorer la productivité globale.

Explainable AI - NLP Models

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Amazon SageMaker Clarify is a comprehensive tool designed to enhance the transparency and fairness of machine learning models, particularly in natural language processing applications. It enables developers and data scientists to detect potential biases and understand model predictions, thereby fostering trust and compliance in AI systems. Key Features and Functionality: - Bias Detection: Identifies imbalances in datasets and models by analyzing attributes such as age, gender, or ethnicity, providing visual reports with metrics to highlight potential biases. - Model Explainability: Utilizes SHapley Additive exPlanations to offer feature importance scores, elucidating how input features influence model predictions. This is applicable to tabular data, computer vision, and NLP models. - Evaluation of Foundation Models: Assesses generative AI models for accuracy, robustness, and potential toxicity, supporting responsible AI initiatives. - Human-Based Evaluations: Incorporates human judgment for nuanced evaluation criteria, allowing for assessments of model outputs on dimensions like helpfulness and adherence to brand voice. Primary Value and Problem Solved: SageMaker Clarify addresses the critical need for transparency and fairness in AI systems by providing tools to detect biases and explain model decisions. This is essential for building trust among stakeholders, ensuring compliance with regulatory standards, and improving the overall reliability of ML models. By offering insights into model behavior and potential biases, it empowers organizations to develop more ethical and effective AI solutions.

Network Capacity Planner

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Le Planificateur de Capacité Réseau est un service basé sur le cloud et piloté par l'IA, conçu pour aider les fournisseurs de télécommunications à optimiser leurs investissements dans l'infrastructure réseau. En exploitant les algorithmes d'apprentissage automatique d'AWS, il traite divers ensembles de données, y compris des images satellites, des données démographiques, les emplacements actuels des tours et des données de flux de trésorerie, pour fournir des informations exploitables qui éclairent les décisions stratégiques de déploiement. Cette approche vise à améliorer la performance du réseau, maximiser le retour sur investissement (ROI) et renforcer la confiance dans la prise de décision basée sur les données. Caractéristiques et Fonctionnalités Clés : - Analyse de Données Complète : Utilise l'IA générative d'AWS Bedrock et les modèles d'apprentissage automatique de SageMaker pour analyser les schémas de couverture, prévoir la demande et optimiser les chemins de connexion. - Modélisation Géospatiale et Financière : Traite les données de terrain et de population pour l'analyse géospatiale et effectue une modélisation financière pour prioriser les investissements à haut rendement. - Outils de Planification Stratégique : Offre des cadres de priorisation des investissements, une planification détaillée des séquences de déploiement, des matrices d'évaluation des risques et des feuilles de route pour l'évolutivité. - Support à la Mise en Œuvre : Fournit des feuilles de route détaillées pour le déploiement, des recommandations d'architecture AWS, un transfert de connaissances et des cadres de suivi de la performance. Valeur Principale et Solutions Utilisateur : Le Planificateur de Capacité Réseau permet aux décideurs en télécommunications d'équilibrer les besoins opérationnels immédiats avec les objectifs stratégiques à long terme. En traitant des ensembles de données complexes à grande échelle, il fournit des conceptions de réseau optimisées, un ROI amélioré et une plus grande confiance dans les décisions d'allocation des ressources. Ce service permet aux fournisseurs de faire des choix éclairés et basés sur les données qui améliorent l'efficacité et la rentabilité du réseau.