Discusiones de OpenBlender

La tecnología propietaria de OpenBlender es la única que permite a los científicos de datos enriquecer eficientemente sus modelos de aprendizaje automático con datos externos significativos de cualquier fuente (variables de noticias, redes sociales, mercados financieros, clima, demografía, etc.) para mejorar en gran medida el rendimiento. OpenBlender perfila, limpia y transforma automáticamente datos estructurados y no estructurados (texto) en un formato numérico común listo para el consumo de ML. Luego, los usuarios combinan sus conjuntos de datos con otros de cualquier fuente que se superpongan en tiempo o ubicación, añadiendo de manera transparente muchas variables nuevas a sus modelos. Los datos se extraen en un dataframe de Python o R a través de bibliotecas de código abierto y una API, que también se aplica a datos privados de fuentes dispares del almacén de datos del cliente. Casos de uso principales: Pronóstico de demanda y ventas Gestión de la cadena de suministro Análisis de marketing Gestión de riesgos Modelado cuantitativo Análisis de IoT y ubicación Cuando los usuarios dejan OpenBlender opiniones, G2 también recopila preguntas comunes sobre el uso diario de OpenBlender. Estas preguntas son luego respondidas por nuestra comunidad de 850k profesionales. Envía tu pregunta a continuación y participa en la Discusión de G2.