Recursos de Neo4j Graph Data Science

Oferece suporte a uma variedade de ambientes de script

Extrai dados de bancos de dados e prepara dados para análise

Aplica algoritmos estatísticos aos dados selecionados

Analisa dados estruturados e não estruturados

Interage com dados para prepará-los para visualizações e modelos

Oferece recursos de modelagem

Cria visualizações de dados ou gráficos

Gera relatórios de desempenho de dados

Unifica informações em uma plataforma singular

Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript

Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos

Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples

Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais

Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos

Oferece serviços de processamento de linguagem natural

Oferece redes neurais artificiais para usuários

Fornece recursos de aprendizado profundo

Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura

Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais

Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados

Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Fornece a capacidade de gerar imagens a partir de um prompt de texto.

Suporta integração com múltiplas fontes de dados para entrada de dados sem interrupções.

Aprimora a precisão e velocidade de saída através da ingestão eficiente e processamento dos dados de treinamento.

Gera insights acionáveis aplicando padrões aprendidos a questões-chave.

Continuamente melhora e se adapta a novos dados usando algoritmos especificados.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos