Workflow Automation
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1. Solution de bout en bout
NextBrain offre une solution de bout en bout complète qui va au-delà d'un simple outil.
De l'importation de données, au nettoyage et à la transformation, en passant par l'analyse, l'entraînement, la visualisation, la prédiction et le partage, NextBrain fournit une plateforme intégrée et fluide pour tous vos besoins.
1. Solution de bout en bout
NextBrain offre une solution de bout en bout complète qui va au-delà d'un simple outil.
De l'importation de données, au nettoyage et à la transformation, en passant par l'analyse, l'entraînement, la visualisation, la prédiction et le partage, NextBrain fournit une plateforme intégrée et fluide pour tous vos besoins.
Préparation et Importation des Données
- Système de nettoyage de données : Automatisé et à la demande.
- Importer des données depuis des bases de données SQL, des API, CSV, Excel, SPSS, Google Sheets, Mongo, Dataslayer AI : Prend en charge diverses sources de données.
- Importation avancée de plusieurs sources simultanément : Simplifie l'intégration de données complexes.
- Planifier les mises à jour des ensembles de données : Automatise la réexécution des requêtes depuis les bases de données pour des informations à jour.
Jeu de données
Dans nos évaluations de performance, nous avons choisi des jeux de données avec un nombre différent de lignes et de colonnes pour des problèmes de classification binaire, de classification multi-classe et de régression multivariée.
Nous avons également utilisé des jeux de données spéciaux avec seulement quelques lignes et entraîné les modèles avec des données synthétiques générées avec NextBrain à partir d'échantillons de données originaux.
Référence de précision
Dans nos évaluations de performance, nous avons choisi des jeux de données avec un nombre différent de lignes et de colonnes pour des problèmes de classification binaire, de classification multi-classe et de régression multivariée.
Nous avons également utilisé des jeux de données spéciaux avec seulement quelques lignes et entraîné les modèles avec des données synthétiques générées avec NextBrain à partir d'échantillons de données originaux.
Référence du temps d'entraînement
Dans nos évaluations de performance, nous avons choisi des jeux de données avec un nombre différent de lignes et de colonnes pour des problèmes de classification binaire, de classification multi-classe et de régression multivariée.
Nous avons également utilisé des jeux de données spéciaux avec seulement quelques lignes et entraîné les modèles avec des données synthétiques générées avec NextBrain à partir d'échantillons de données originaux.
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