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Préparation des données

Explorez, combinez et façonnez de manière visuelle et interactive divers jeux de données pour les préparer au machine learning et aux applications d’IA à l’échelle de l’entreprise.

Le moyen le plus rapide pour préparer les données

Dans le monde de l’IA, les données sont le moteur de l’innovation. Pour que toute l’entreprise en bénéficie pleinement, les data scientists et les ingénieurs de données hautement qualifiés, mais aussi tous les analystes et les citizen data scientists, doivent pouvoir y accéder immédiatement et en libre-service.

E-book
The Complete Guide to DataRobot’s AI Cloud Platform

Préparation des données en libre-service pour tous

Partie intégrante de la plateforme, DataRobot Data Prep permet aux débutants comme aux experts d’explorer, de profiler, de nettoyer et d’enrichir les données pour les transformer rapidement et de manière interactive en ressources d’IA prêtes à être développées et utilisées dans des modèles de machine learning.

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Accélération grâce à l’IA

Avec la fonctionnalité Data Prep de DataRobot, le processus de préparation des données est considérablement accéléré grâce une interface « point and click » très intuitive et visuelle. En outre, les algorithmes intégrés fournissent aux utilisateurs une assistance tout au long de la préparation des données pour profiler, regrouper et nettoyer automatiquement les données, accélérant ainsi les délais de préparation et de mise en forme des données.

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Préparation des données de niveau entreprise

DataRobot offre la première plateforme de cloud pour l’IA clé en main. En plus d’être la plus complète du secteur, elle accélère considérablement la création de valeur grâce à l’IA, des données brutes au ROI La fonctionnalité Data Prep de DataRobot est étroitement intégrée à la plateforme AI Cloud et permet à un grand nombre d’utilisateurs de préparer des données en libre-service, qu’il s’agisse de data scientists ou d’ingénieurs des données qualifiés, de business analysts ou de citizen data scientists.

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Vous voulez en savoir plus sur la façon dont vous pouvez rationaliser la préparation des données?