H2O.ai construiu AI para fazer AI.
Com aprendizado de máquina automatizado líder do setor (autoML), o H2O AI Cloud oferece aos usuários mais precisão, velocidade e transparência em todo o ciclo de vida de Machine Learning, inclusive no desenvolvimento e implantação de aplicativos de AI.
Transformação de recursos
Visualize e resolva automaticamente problemas de qualidade de dados com engenharia avançada de recursos que o transforma em um conjunto de dados de modelagem ideal.
Inteligência de Dados
- Visualização de dados Exiba visualmente propriedades estatísticas interessantes do seu conjunto de dados e exponha problemas inesperados de qualidade de dados, como valores discrepantes, correlações ou valores ausentes.
- Insights automáticos de dados Descrições visuais e de texto para tendências e insights detectados automaticamente, incluindo tópicos em texto, correlações e discrepâncias.
- Transformadores de pré-processamento Inclua automaticamente a preparação de dados personalizados como parte final de seu pipeline de Machine Learning.
- Divisão de conjunto de dados Economize tempo e melhore a validação com uma variedade de técnicas de divisão integradas, incluindo divisão aleatória, por tempo, com estratificação e com personalização completa via live code.
- Tratamento de valor ausente Produza maior precisão e melhor generalização com suporte de ponta a ponta para valores ausentes em todas as partes do pipeline de Machine Learning.
- Detecção de valores discrepantes Exponha problemas ou irregularidades nos dados com melhor precisão fornecida por meio de vários algoritmos proprietários.
Engenharia de Recursos
- Engenharia automatizada de recursos Aumente a precisão e o ROI com nossa engenharia de recursos proprietária que extrai automaticamente informações estatísticas não triviais de seus dados.
- Codificação de recursos Converta tipos de dados mistos (numéricos, categóricos, texto, imagem, data/hora etc.) em um único conjunto de dados para uso por algoritmos de Machine Learning.
- Receitas de transformação de recursos Aplique seu conhecimento de domínio para refinar as saídas de engenharia de recursos automatizadas com receitas Python totalmente personalizáveis.
- Controles por recurso Desative a engenharia de recursos e a seleção de recursos para determinadas colunas em seu conjunto de dados e passe-os como estão para o modelo para atender aos seus requisitos de conformidade.
- Validação automatizada e validação cruzada Melhore a precisão, robustez e generalização com uma infinidade de técnicas de validação proprietárias, métodos estatísticos e janelas móveis.
Loja de Recursos
- Pipeline de dados, integrações O armazenamento consistente e unificado para recursos de metadados permite que os cientistas de dados tenham acesso aos melhores e mais recentes recursos.
- Categorização e pesquisa Metadados nos conjuntos de recursos disponíveis permitem que os usuários encontrem os recursos necessários para cada conjunto de dados. Projetos e tags permitem que os usuários identifiquem recursos que são comumente usados em conjunto para melhorar seu modelo.
- Governança e gerenciamento de acesso Os recursos com versão garantem que um modelo treinado em uma combinação específica de recursos sempre leve aos mesmos resultados.
