Mphasis
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Le biais algorithmique est une préoccupation majeure dans les modèles prédisant des résultats pour des personnes telles que l'approbation de prêt, l'embauche, la commission de crimes à l'avenir, etc. Le biais algorithmique doit être détecté et corrigé pour garantir que les groupes historiquement défavorisés ne soient pas discriminés. La solution utilise des métriques de biais à différents niveaux de rigueur pour identifier les disparités démographiques et statistiques dans les résultats des groupes.
Mphasis aide les entreprises à exploiter la puissance de l'informatique quantique pour résoudre des problèmes commerciaux dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'optimisation et la simulation. Nous collaborons avec nos clients à travers des services d'informatique quantique tels que l'évaluation, les ateliers, le conseil et le développement d'algorithmes.
Cette solution génère une sortie standardisée pour les fichiers d'entrée provenant de diverses sources contenant des données relatives aux polices d'assurance.
Autocode Text To Golang Code Recommender prend une requête utilisateur liée au code comme entrée et renvoie 3 recommandations de code optimales de Github qui seront syntaxiquement et sémantiquement correctes. Compte tenu du nombre croissant de langages de programmation et des frameworks qui sont construits autour d'eux, il est très difficile d'être techniquement fluide dans tous. Un autre défi est la quantité de temps et d'efforts de développement de code consacrés à la recherche de solutions efficaces pour résoudre un problème. Cette solution aide à résoudre ces problèmes pratiques rencontrés par la communauté des développeurs.
Autocode Text To Ruby Code Recommender prend une requête utilisateur liée au code comme entrée et renvoie 3 recommandations de code Ruby optimales de Github qui seront syntaxiquement et sémantiquement correctes. Compte tenu du nombre croissant de langages de programmation et des frameworks qui sont construits autour d'eux, il est très difficile d'être techniquement fluide dans tous. Un autre défi est la quantité de temps de développement de code et d'efforts consacrés à la recherche de solutions efficaces pour résoudre un problème. Cette solution aide à résoudre ces problèmes pratiques rencontrés par la communauté des développeurs.
Autocode Text To PHP Code Recommender prend une requête utilisateur liée au code comme entrée et renvoie 3 recommandations de code PHP optimales de Github qui seront syntaxiquement et sémantiquement correctes. Compte tenu du nombre croissant de langages de programmation et des frameworks qui sont construits autour d'eux, il est très difficile d'être techniquement fluide dans tous. Un autre défi est la quantité de temps de développement de code et d'efforts consacrés à la recherche de solutions efficaces pour résoudre un problème. Cette solution aide à résoudre ces problèmes pratiques rencontrés par la communauté des développeurs.
Une solution de prévision d'incidents basée sur l'apprentissage profond pour une gestion efficace des incidents de l'infrastructure informatique.
Solution basée sur un simulateur quantique pour sélectionner les emplacements optimaux des points de livraison.
La prédiction des expéditions endommagées analyse les images des colis d'expédition et prédit s'ils sont endommagés ou non.
Mphasis Avis
Joseph M.
L'outil ne capture pas avec précision le contexte du texte.
AYUSH G.
C Parts ExpertÉlever la précision textuelle et l'efficacité
Seenivasan A.
Expérience avec "DeepInsights Text Paraphraser" :
À propos
Qu'est-ce que Mphasis ?
Mphasis Stelligent, with its website located at https://stelligent.com/, specializes in providing DevOps automation and continuous delivery solutions on the Amazon Web Services (AWS) cloud platform. As part of Mphasis, a larger IT services company, Stelligent focuses on helping clients automate and accelerate the development, testing, and deployment of applications within AWS environments. Their suite of services includes consulting, engineering, and automation expertise to implement secure and scalable CI/CD pipelines, facilitating a faster go-to-market strategy for enterprises across various sectors. Stelligent's approach integrates tightly with AWS technologies, offering tools and practices that enhance the cloud capabilities of their customers, ensuring efficient and innovative cloud-based solutions.
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