Server Storage Forecasting

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Le prévisionnement du stockage des serveurs Mphasis aide les entreprises à évaluer l'espace de stockage sur leurs serveurs en se basant sur des données historiques. Cela aidera les entreprises à comprendre l'utilisation de leurs serveurs et à mieux planifier. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec des algorithmes de sélection automatique de modèles. Cette solution fournit des résultats cohérents et meilleurs grâce à son approche d'apprentissage en ensemble. Cette solution effectue une sélection automatisée de modèles pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée.

Mphasis Scanned Document Tilt Correction

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Les documents numérisés peuvent parfois avoir des pages avec un mauvais alignement. Cela peut créer des défis lors du traitement des documents, par exemple OCR, ICR, extraction de texte, modélisation ML/IA basée sur l'image, etc. Cette solution intègre des modèles statistiques qui identifient l'angle d'inclinaison basé sur l'orientation du texte, la position du texte par rapport aux limites de la page et les clusters de texte, et corrige l'alignement / l'inclinaison des pages. Cela permet aux moteurs OCR / ICR d'atteindre une plus grande précision et améliore les pipelines d'extraction de texte ultérieurs.

Operating Expenses Forecasting

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La prévision des dépenses d'exploitation génère 30 semaines de prévisions des dépenses d'exploitation en utilisant des données historiques. Cela aidera les entreprises à prédire et à gérer leurs dépenses d'exploitation plus efficacement grâce à une meilleure gestion du fonds de roulement et à une planification améliorée de l'allocation des ressources. La solution utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec des algorithmes de sélection de modèles automatiques. Cette solution fournit des résultats cohérents et meilleurs grâce à son approche d'apprentissage en ensemble et effectue une sélection de modèles automatisée pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée.

Feature Selection for Machine Learning

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La solution exécute des tâches de sélection de caractéristiques spécifiées par l'utilisateur sur les données d'entrée et fournit des caractéristiques pertinentes en sortie.

Credit-Card Customer Churn Prediction

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La solution analyse les caractéristiques des clients pour prédire quels clients sont plus susceptibles de cesser d'utiliser leur fournisseur de carte de crédit.

Data Drift Detector for Time Series

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Le Détecteur de Dérive des Données pour les Séries Temporelles est un outil spécialisé conçu pour surveiller et identifier les déviations dans les données de séries temporelles, garantissant la fiabilité et la précision des modèles d'apprentissage automatique au fil du temps. En analysant continuellement les flux de données entrants, il détecte les changements inattendus dans les modèles de données, connus sous le nom de dérive des données, qui peuvent affecter négativement la performance des modèles. Caractéristiques et Fonctionnalités Clés : - Surveillance Continue : Observe régulièrement les données de séries temporelles pour détecter les changements dans la distribution des données. - Alertes Automatisées : Génère des notifications lorsqu'une dérive significative des données est identifiée, permettant une intervention rapide. - Intégration avec les Services AWS : S'intègre parfaitement avec Amazon SageMaker Model Monitor, permettant un suivi complet de la performance des modèles. - Paramètres de Détection Personnalisables : Permet aux utilisateurs de définir des seuils et des paramètres spécifiques adaptés à leurs besoins uniques en matière de données et de modèles. Valeur Principale et Problème Résolu : Dans des environnements dynamiques, les données de séries temporelles peuvent subir des changements imprévus dus à divers facteurs, entraînant une dérive des données. Une telle dérive peut dégrader la précision des modèles d'apprentissage automatique, entraînant des prédictions peu fiables. Le Détecteur de Dérive des Données pour les Séries Temporelles répond à ce défi en fournissant des mécanismes de détection et d'alerte en temps réel, permettant aux data scientists et ingénieurs de maintenir l'intégrité des modèles et de prendre des décisions éclairées basées sur des données cohérentes et précises.

Quantum Emulator:Vehicle Damage Analysis

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L'Émulateur Quantique : Analyse des Dommages Véhicule est une solution de pointe conçue pour révolutionner l'approche de l'industrie automobile en matière d'évaluation des dommages aux véhicules. En exploitant des simulations avancées de calcul quantique, cet outil permet une analyse rapide et précise des dommages aux véhicules, améliorant considérablement l'efficacité et la précision des estimations de réparation. Cette innovation répond aux défis traditionnels des inspections manuelles, offrant un processus rationalisé qui réduit les erreurs humaines et accélère la prise de décision. Caractéristiques Clés et Fonctionnalité : - Capacités de Simulation Quantique : Utilise des algorithmes quantiques pour simuler des scénarios de dommages complexes, fournissant des informations détaillées sur l'étendue et la nature des dommages aux véhicules. - Intégration de Calcul Haute Performance : Emploie des ressources de calcul haute performance pour soutenir la conception de circuits et d'algorithmes quantiques, assurant un traitement rapide de grands ensembles de données. - Analyse Complète des Dommages : Offre une vue holistique des dommages aux véhicules, en tenant compte de divers facteurs tels que la force d'impact, la déformation des matériaux et l'intégrité structurelle. - Interface Conviviale : Conçu avec une interface intuitive qui permet aux utilisateurs de saisir des données et de recevoir les résultats d'analyse sans difficulté. Valeur Principale et Problème Résolu : L'Émulateur Quantique : Analyse des Dommages Véhicule répond aux inefficacités et inexactitudes inhérentes aux méthodes traditionnelles d'évaluation des dommages aux véhicules. En automatisant le processus d'analyse grâce à des simulations quantiques, il réduit la dépendance aux inspections manuelles, minimisant ainsi les erreurs humaines et la subjectivité. Cela conduit à des estimations de réparation plus rapides, une allocation optimisée des ressources et une satisfaction client améliorée. De plus, la capacité de la solution à traiter des scénarios de dommages complexes améliore les capacités de maintenance prédictive des entreprises automobiles, contribuant à l'efficacité opérationnelle globale.

Aspect Based Employee Sentiment Analyzer

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L'Analyseur de Sentiments des Employés Basé sur les Aspects est un outil sophistiqué conçu pour évaluer et interpréter les retours des employés en analysant les sentiments associés à des aspects spécifiques du lieu de travail. En disséquant les réponses aux enquêtes ouvertes, les évaluations de performance et d'autres données textuelles, il identifie les sentiments liés à divers aspects tels que la rémunération, l'équilibre travail-vie personnelle, la gestion et le développement de carrière. Cette analyse granulaire permet aux organisations de comprendre de manière exhaustive les opinions des employés, facilitant ainsi des améliorations ciblées et une prise de décision éclairée. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Identification des aspects : Reconnaît et catégorise les aspects clés dans les retours des employés, tels que le salaire, l'environnement de travail, le leadership et les opportunités de croissance. - Analyse des sentiments : Détermine le sentiment (positif, négatif, neutre) associé à chaque aspect identifié, offrant une vue nuancée des perceptions des employés. - Intégration des données : Traite de manière transparente diverses formes de données textuelles, y compris les réponses aux enquêtes, les évaluations de performance et les tickets de support, garantissant une analyse holistique. - Informations exploitables : Génère des rapports détaillés mettant en évidence les points forts et les domaines à améliorer, permettant aux organisations de mettre en œuvre des stratégies ciblées pour améliorer la satisfaction et la rétention des employés. Valeur principale et problème résolu : L'analyse de sentiments traditionnelle fournit souvent un score de sentiment global, qui peut négliger des problèmes spécifiques au sein du lieu de travail. L'Analyseur de Sentiments des Employés Basé sur les Aspects répond à cette limitation en offrant un examen détaillé des sentiments liés à des aspects distincts du lieu de travail. Cette approche permet aux organisations de cibler précisément les domaines de préoccupation ou d'excellence, conduisant à des interventions plus efficaces et favorisant un environnement de travail positif. En utilisant cet outil, les entreprises peuvent améliorer l'engagement des employés, réduire le turnover et, en fin de compte, améliorer la performance organisationnelle.

DeepInsights Named Entity Recognizer

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DeepInsights Named Entity Recognizer est un outil avancé conçu pour extraire et classifier les entités nommées à partir de texte non structuré, permettant aux entreprises de transformer des données brutes en informations exploitables. En identifiant des entités spécifiques telles que des noms, des organisations, des lieux, des dates, et plus encore, il améliore l'analyse des données et les processus de prise de décision. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Extraction d'entités : Identifie et catégorise avec précision les entités comme les personnes, les organisations, les lieux, les dates, et les entités définies sur mesure dans le texte. - Reconnaissance d'entités personnalisées : Permet aux utilisateurs de définir et d'entraîner des modèles pour reconnaître des entités spécifiques au domaine, uniques aux besoins de leur entreprise. - Évolutivité : Capable de traiter efficacement de grands volumes de données textuelles, ce qui le rend adapté aux entreprises de différentes tailles. - Intégration : S'intègre parfaitement aux flux de travail et applications existants, facilitant le déploiement et l'utilisation. Valeur principale et problème résolu : DeepInsights Named Entity Recognizer répond au défi d'extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées. En automatisant l'identification et la classification des entités, il réduit l'effort manuel, minimise les erreurs et accélère le traitement des données. Cela conduit à une prise de décision basée sur les données améliorée, à des insights clients enrichis, et à des opérations commerciales plus efficaces.