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Neo4j Graph Data Science
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Ce profil a été revendiqué par Neo4j Graph Data Science, mais il a des fonctionnalités limitées.
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Fonctionnalités de Neo4j Graph Data Science
Quelles sont les fonctionnalités de Neo4j Graph Data Science?
Développement de modèles
- Prise en charge linguistique
- Algorithmes prédéfinis
déploiement
- Application
Système
- Ingestion de données et querelles
Neo4j Graph Data Science Catégories sur G2
Filtrer par fonctionnalités
Outil statistique
Script | Prend en charge une variété d’environnements de script | Pas assez de données disponibles | |
Exploration de données | Extrait les données des bases de données et prépare les données pour l’analyse | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes | Applique des algorithmes statistiques aux données sélectionnées | Pas assez de données disponibles |
Analyse des données
Analyse | Analyse les données structurées et non structurées | Pas assez de données disponibles | |
Interaction des données | Interagit avec les données pour les préparer aux visualisations et aux modèles | Pas assez de données disponibles |
Prise de décision
Modelage | Offre des capacités de modélisation | Pas assez de données disponibles | |
Visualisations de données | Crée des visualisations de données ou des graphiques | Pas assez de données disponibles | |
Génération de rapports | Génère des rapports sur les performances des données | Pas assez de données disponibles | |
Unification des données | Unifie l’information sur une plate-forme unique | Pas assez de données disponibles |
Développement de modèles
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 11 avis. Neo4j Graph Data Science | 79% (Basé sur 11 avis) | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles Les 10 évaluateurs de Neo4j Graph Data Science ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 85% (Basé sur 10 avis) | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | Pas assez de données disponibles | |
Ingénierie des fonctionnalités | Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs | Pas assez de données disponibles |
Services d’apprentissage automatique/profond
Traitement du langage naturel | Offre des services de traitement du langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Réseaux de neurones artificiels | Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs | Pas assez de données disponibles | |
Apprentissage profond | Fournit des capacités d’apprentissage profond | Pas assez de données disponibles |
déploiement
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | Pas assez de données disponibles | |
Application | Basé sur 10 Neo4j Graph Data Science avis. Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | 88% (Basé sur 10 avis) | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | Pas assez de données disponibles | |
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | Pas assez de données disponibles | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | Pas assez de données disponibles |
Système
Ingestion de données et querelles | Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate Les 10 évaluateurs de Neo4j Graph Data Science ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 88% (Basé sur 10 avis) | |
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript | Pas assez de données disponibles | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | Pas assez de données disponibles |
IA générative
Génération de texte | Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles | |
Résumé du texte | Condense les longs documents ou textes en un bref résumé. | Pas assez de données disponibles | |
Génération de texte | Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles | |
Résumé du texte | Condense les longs documents ou textes en un bref résumé. | Pas assez de données disponibles | |
Synthèse de texte en image | Permet de générer des images à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles |
Intégration - Apprentissage automatique
Intégration | Prend en charge l'intégration avec plusieurs sources de données pour une saisie de données fluide. | Pas assez de données disponibles |
Apprentissage - Apprentissage automatique
Données d'entraînement | Améliore la précision et la vitesse de sortie grâce à une ingestion efficace et un traitement des données d'entraînement. | Pas assez de données disponibles | |
Idées exploitables | Génère des informations exploitables en appliquant des schémas appris aux problèmes clés. | Pas assez de données disponibles | |
Algorithme | S'améliore et s'adapte continuellement aux nouvelles données en utilisant des algorithmes spécifiés. | Pas assez de données disponibles |
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Exécution autonome des tâches | Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante | Pas assez de données disponibles | |
Planification en plusieurs étapes | Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes | Pas assez de données disponibles | |
Intégration inter-systèmes | Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données | Pas assez de données disponibles | |
Apprentissage adaptatif | Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience | Pas assez de données disponibles | |
Interaction en Langage Naturel | Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches | Pas assez de données disponibles | |
Assistance proactive | Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité | Pas assez de données disponibles | |
Prise de décision | Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs | Pas assez de données disponibles |
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