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使成千上万的用户能够在其工作流程中,在适当的时间从任何设备安全地访问所需的报告和仪表板。
利用预置的人工智能模型实现音频、视频和图像分类,用于计算机视觉。
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利用机器学习挖掘结构化、非结构化和物联网数据的价值,通过人工智能数据驱动的决策来塑造运营和提高效率。
通过增加人工智能增强的自动化功能,减少人工处理并加强企业数据管理,从而将员工的时间用于高价值任务。
利用可优化大数据分析的复合人工智能平台,降低功率有限的不同工具的成本。
最大限度地减少实现人工智能价值所需的工作量和专业知识,更快地实现大数据洞察力。
利用先进的人工智能提供的自助服务和智能洞察力,让企业用户能够深入研究海量数据。
机器学习平台具有连接器,可在业务应用程序或系统之间交换并丰富数据和内容,从而优化数字化转型。
根据不断变化的大数据和非结构化内容,利用预测建模来创建、验证和保存机器学习模型的版本。
通过自然语言处理和基于文本的数据挖掘,挖掘隐藏的商业智能,轻松纳入非结构化内容,促进情感和情绪分析工具等高级分析解决方案。
通过拖放大量数据,更快、更轻松地创建直观的现代化分析仪表盘和报告。
利用爬虫、连接器和流功能,输入大量不同类型和格式的数据,如结构化、半结构化和非结构化数据。
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