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Neo4j Graph Data Science
Beansprucht
Dieses Profil wurde von Neo4j Graph Data Science beansprucht, hat jedoch eingeschränkte Funktionen.
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Neo4j Graph Data Science Funktionen
Welche Funktionen hat Neo4j Graph Data Science?
Modellentwicklung
- Unterstützte Sprachen
- Vorgefertigte Algorithmen
Einsatz
- Anwendung
system
- Datenerfassung und -aufbereitung
Neo4j Graph Data Science Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Statistisches Tool
Skripterstellung | Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Data-Mining | Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Algorithmen | Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenanalyse
Analyse | Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Daten-Interaktion | Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten | Nicht genügend Daten verfügbar |
Entscheidungsfindung
Modellierung | Bietet Modellierungsfunktionen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Daten-Visualisierungen | Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Report Generation | Generiert Berichte über die Datenleistung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenvereinheitlichung | Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript Diese Funktion wurde in 11 Neo4j Graph Data Science Bewertungen erwähnt. | 79% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 10 Neo4j Graph Data Science Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 85% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorgefertigte Algorithmen | Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Feature-Entwicklung | Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Künstliche neuronale Netze | Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Deep Learning | Bietet Deep-Learning-Funktionen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden Diese Funktion wurde in 10 Neo4j Graph Data Science Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | Nicht genügend Daten verfügbar |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren Diese Funktion wurde in 10 Neo4j Graph Data Science Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | Nicht genügend Daten verfügbar |
Generative KI
Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
KI-Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Text-zu-Bild | Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Integration - Maschinelles Lernen
Integration | Unterstützt die Integration mit mehreren Datenquellen für nahtlose Dateneingabe. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Lernen - Maschinelles Lernen
Trainingsdaten | Erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Ausgabe durch effiziente Aufnahme und Verarbeitung von Trainingsdaten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Handlungsfähige Erkenntnisse | Erzeugt handlungsorientierte Erkenntnisse, indem gelernte Muster auf wichtige Themen angewendet werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Algorithm - Algorithmus | Kontinuierlich verbessert und passt sich neuen Daten unter Verwendung spezifizierter Algorithmen an. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Autonome Aufgabenausführung | Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mehrstufige Planung | Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Systemübergreifende Integration | Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Adaptives Lernen | Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Natürliche Sprachinteraktion | Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Proaktive Unterstützung | Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Entscheidungsfindung | Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
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