Discussions sur OpenBlender

La technologie propriétaire d'OpenBlender est la seule à permettre aux data scientists d'enrichir efficacement leurs modèles d'apprentissage automatique avec des données externes significatives provenant de n'importe quelle source (variables issues des actualités, des réseaux sociaux, des marchés financiers, de la météo, de la démographie, etc.) pour améliorer considérablement les performances. OpenBlender profile, nettoie et transforme automatiquement les données structurées et non structurées (texte) en un format numérique commun prêt pour la consommation par l'apprentissage automatique. Ensuite, les utilisateurs mélangent leurs ensembles de données avec d'autres provenant de n'importe quelle source qui se chevauchent dans le temps ou l'emplacement, ajoutant de manière transparente de nombreuses nouvelles variables à leurs modèles. Les données sont extraites dans un dataframe Python ou R via des bibliothèques open-source et une API, qui s'applique également aux données privées provenant de sources disparates du data warehouse du client. Principaux cas d'utilisation : Prévision de la demande et des ventes Gestion de la chaîne d'approvisionnement Analyse marketing Gestion des risques Modélisation quantitative Analyse IoT et de localisation Lorsque les utilisateurs laissent des avis sur OpenBlender, G2 recueille également des questions courantes sur l'utilisation quotidienne de OpenBlender. Ces questions sont ensuite répondues par notre communauté de 850k professionnels. Envoyez votre question ci-dessous et participez à la Discussion G2.