<\/div>

Zhao Zhibing, Wu Di<\/p>

Juicycode-Team<\/p><\/div><\/div>\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\n
Data Genius AI \u2122 ist eine tiefgreifende Integration verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens, die von der sklearn-Bibliothek bereitgestellt werden, um eine hochgranulare Verarbeitung von Datens\u00e4tzen zu erm\u00f6glichen, die eine schnelle Analyse von Datens\u00e4tzen, Visualisierungen und die Verwendung von Modellen zur Vorhersage zuk\u00fcnftiger Trends durch Data Genius AI \u2122 erm\u00f6glicht.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Mit dem Beginn des Big-Data-Zeitalters sind Daten zu einer zentralen Ressource f\u00fcr alle Branchen geworden. Von der industriellen Fertigung bis zum Gesundheitswesen, von der Finanztechnologie bis zum intelligenten Verkehr - riesige Datenmengen enthalten einen enormen Wert. Und die Datenanalyse und -auswertung ist der Schl\u00fcssel zur Erschlie\u00dfung dieser Werte. Immer mehr Unternehmen und Organisationen konzentrieren sich auf die Bedeutung datengest\u00fctzter Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Gesch\u00e4ftseffizienz, zur Kostensenkung und zur Entwicklung von Innovationen. Daher ist die Entwicklung eines effizienten, benutzerfreundlichen und intelligenten Datenanalysewerkzeugs von gro\u00dfer praktischer Bedeutung und auf dem Markt gefragt.<\/p>\n\n\n\n
Data Genius AI \u2122 ist ein Programm zur Analyse von Datens\u00e4tzen mit mehreren Funktionen, um die Bed\u00fcrfnisse verschiedener Benutzer bei der Verarbeitung von Daten, der Analyse von Daten und der Erschlie\u00dfung des Datenwerts zu erf\u00fcllen. Durch die Straffung des Datenvorverarbeitungsprozesses, die Verbesserung der Datenvisualisierungsfunktionen, die Einf\u00fchrung von KI-Empfehlungsalgorithmen und die Wiederverwendung von Modellen hilft dieses Programm den Nutzern, Datenanalysen effizienter durchzuf\u00fchren, um so besser mit dem komplexen und sich ver\u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsumfeld und dem Wettbewerbsdruck fertig zu werden.<\/p>\n\n\n\n
Funktion Nummer<\/strong><\/td> Funktion Name<\/strong><\/td> Funktionelle Beschreibung<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td> Datensatz-Import<\/td> Unterst\u00fctzt den Import von verschiedenen Arten von Datens\u00e4tzen<\/td><\/tr>
2<\/td> Bereinigung des Datensatzes<\/td> Vorverarbeitung von Datens\u00e4tzen zum Entfernen\/F\u00fcllen von L\u00fccken<\/td><\/tr>
3<\/td> Identifizierung des Datensatzes<\/td> Identifizierung von Datensatztypen und verschiedenen Parametern<\/td><\/tr>
4<\/td> Algorithmus-Empfehlungen<\/td> Empfehlung geeigneter Algorithmen auf der Grundlage der Ergebnisse der Datensatzidentifizierung<\/td><\/tr>
5<\/td> Werkunterricht<\/td> Manuelles Festlegen von bis zu drei gleichzeitig zu trainierenden Algorithmen<\/td><\/tr>
6<\/td> Modellschulung<\/td> Wenden Sie das gew\u00e4hlte Modell auf den zu trainierenden Datensatz an und speichern Sie das Modell<\/td><\/tr>
7<\/td> Visualisierung von Datens\u00e4tzen<\/td> Heatmap und Tabelle zur Visualisierung des Grades der linearen Korrelation zwischen den Zeilen und Spalten des Datensatzes<\/td><\/tr>
8<\/td> Bewertung von Datens\u00e4tzen<\/td> Bewerten Sie den Datensatz mit Hilfe verschiedener Bewertungsfunktionen, um die Trainingsergebnisse zu visualisieren<\/td><\/tr>
9<\/td> ChatGPT-Auswertung<\/td> Auswertung der Trainingsergebnisse mit ChatGPT, um Verbesserungen vorzuschlagen<\/td><\/tr>
10<\/td> Modellwiederverwendung<\/td> Daten k\u00f6nnen anhand automatisch gespeicherter Modelle vorhergesagt\/klassifiziert werden<\/td><\/tr>
11<\/td> Erstellung von Datens\u00e4tzen<\/td> Zusammenf\u00fchren von Vorhersage-\/Klassifizierungsergebnissen und Speichern in einer neuen Datensatzdatei<\/td><\/tr>
12<\/td> Fehlerberichtsmodul<\/td> Genaue Lokalisierung des Fehlers und Anzeige auf der Fehlerseite<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Data Genius AI \u2122 Merkmale<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Funktion Nummer<\/strong><\/td>	Funktion Name<\/strong><\/td>	Funktionelle Beschreibung<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>	Datensatz-Import<\/td>	Unterst\u00fctzt den Import von verschiedenen Arten von Datens\u00e4tzen<\/td><\/tr>
2<\/td>	Bereinigung des Datensatzes<\/td>	Vorverarbeitung von Datens\u00e4tzen zum Entfernen\/F\u00fcllen von L\u00fccken<\/td><\/tr>
3<\/td>	Identifizierung des Datensatzes<\/td>	Identifizierung von Datensatztypen und verschiedenen Parametern<\/td><\/tr>
4<\/td>	Algorithmus-Empfehlungen<\/td>	Empfehlung geeigneter Algorithmen auf der Grundlage der Ergebnisse der Datensatzidentifizierung<\/td><\/tr>
5<\/td>	Werkunterricht<\/td>	Manuelles Festlegen von bis zu drei gleichzeitig zu trainierenden Algorithmen<\/td><\/tr>
6<\/td>	Modellschulung<\/td>	Wenden Sie das gew\u00e4hlte Modell auf den zu trainierenden Datensatz an und speichern Sie das Modell<\/td><\/tr>
7<\/td>	Visualisierung von Datens\u00e4tzen<\/td>	Heatmap und Tabelle zur Visualisierung des Grades der linearen Korrelation zwischen den Zeilen und Spalten des Datensatzes<\/td><\/tr>
8<\/td>	Bewertung von Datens\u00e4tzen<\/td>	Bewerten Sie den Datensatz mit Hilfe verschiedener Bewertungsfunktionen, um die Trainingsergebnisse zu visualisieren<\/td><\/tr>
9<\/td>	ChatGPT-Auswertung<\/td>	Auswertung der Trainingsergebnisse mit ChatGPT, um Verbesserungen vorzuschlagen<\/td><\/tr>
10<\/td>	Modellwiederverwendung<\/td>	Daten k\u00f6nnen anhand automatisch gespeicherter Modelle vorhergesagt\/klassifiziert werden<\/td><\/tr>
11<\/td>	Erstellung von Datens\u00e4tzen<\/td>	Zusammenf\u00fchren von Vorhersage-\/Klassifizierungsergebnissen und Speichern in einer neuen Datensatzdatei<\/td><\/tr>
12<\/td>	Fehlerberichtsmodul<\/td>	Genaue Lokalisierung des Fehlers und Anzeige auf der Fehlerseite<\/td><\/tr><\/tbody><\/table> Data Genius AI \u2122 Merkmale<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n