Discussões de OpenBlender

A tecnologia proprietária do OpenBlender é a única que permite que cientistas de dados enriqueçam eficientemente seus modelos de aprendizado de máquina com dados externos significativos de qualquer fonte (variáveis de notícias, mídias sociais, mercados financeiros, clima, demografia, etc.) para melhorar significativamente o desempenho. O OpenBlender perfila, limpa e transforma automaticamente dados estruturados e não estruturados (texto) em um formato numérico comum pronto para consumo por ML. Em seguida, os usuários combinam seus conjuntos de dados com outros de qualquer fonte que se sobreponham no tempo ou local, adicionando de forma transparente muitas novas variáveis aos seus modelos. Os dados são puxados para um dataframe Python ou R através de bibliotecas de código aberto e uma API, que também se aplica a dados privados de fontes díspares do data warehouse do cliente. Principais casos de uso: Previsão de demanda e vendas Gestão da cadeia de suprimentos Análise de marketing Gestão de risco Modelagem quantitativa Análise de IoT e localização Quando os usuários deixam avaliações de OpenBlender, o G2 também coleta perguntas comuns sobre o uso diário de OpenBlender. Essas perguntas são então respondidas por nossa comunidade de 850 mil profissionais. Envie sua pergunta abaixo e participe da Discussão do G2.