OpenBlender Diskussionen

Die proprietäre Technologie von OpenBlender ist die einzige, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, ihre maschinellen Lernmodelle effizient mit aussagekräftigen externen Daten aus beliebigen Quellen (Variablen aus Nachrichten, sozialen Medien, Finanzmärkten, Wetter, Demografie usw.) anzureichern, um die Leistung erheblich zu verbessern. OpenBlender profiliert, bereinigt und transformiert automatisch strukturierte und unstrukturierte (Text-)Daten in ein gemeinsames numerisches Format, das für den ML-Verbrauch bereit ist. Anschließend kombinieren Benutzer ihre Datensätze mit anderen aus beliebigen Quellen, die sich in Zeit oder Ort überschneiden, und fügen ihren Modellen transparent viele neue Variablen hinzu. Daten werden über Open-Source-Bibliotheken und eine API in ein Python- oder R-Datenframe gezogen, was auch für private Daten aus unterschiedlichen Quellen aus dem Datenlager des Kunden gilt. Hauptanwendungsfälle: Nachfrage- und Verkaufsprognosen Lieferkettenmanagement Marketinganalysen Risikomanagement Quantitatives Modellieren IoT- und Standortanalysen Wenn Benutzer OpenBlender Bewertungen hinterlassen, sammelt G2 auch häufig gestellte Fragen zur täglichen Nutzung von OpenBlender. Diese Fragen werden dann von unserer Community von 850.000 Fachleuten beantwortet. Stellen Sie unten Ihre Frage und beteiligen Sie sich an der G2-Diskussion.