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MLJAR

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Serviamo clienti dal
2016
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Suraiya A.
SA
Suraiya A.
Information Security Analyst at Tata Consultancy Services
08/13/2022
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Fonte della recensione: Invito G2
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La migliore piattaforma di Machine Learning automatizzata per lo sviluppo e il deployment rapidi.

MLJAR supporta un'ampia gamma di algoritmi per la classificazione insieme al supporto di una moltitudine di funzionalità per ottenere una migliore comprensione dei dati attraverso la selezione automatica delle metriche e l'ingegneria delle caratteristiche.
Pooja K.
PK
Pooja K.
Cyber Security Analyst at Ogma Consulting Pvt Ltd
08/06/2022
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Ha fatto il possibile

Il principale vantaggio di MLJAR è la produzione di report in markdown dall'addestramento dei modelli.
Kuldeep S.
KS
Kuldeep S.
Data Science | Machine Learning | Python | SQL | AWS
07/29/2022
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
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MLJAR - Strumenti di Data Science

facile scrivere codice - un'interfaccia grafica per la generazione di codice, facile riutilizzare il codice come applicazione o attività programmata, facile controllare la versione, facile costruire applicazioni con GUI, facile testare.

Informazioni

Contatto

Sede centrale:
Łapy, PL

Social

@MLJARofficial

Cos'è 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.

Dettagli

Anno di Fondazione
2016