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Zhao Zhibing, Wu Di<\/p>

L'\u00e9quipe de Juicycode<\/p><\/div><\/div>\n\n\n

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Data Genius AI \u2122 est une int\u00e9gration profonde de divers algorithmes d'apprentissage automatique fournis par la biblioth\u00e8que sklearn pour fournir un traitement hautement granulaire des ensembles de donn\u00e9es, permettant une analyse rapide des ensembles de donn\u00e9es, l'obtention de visualisations et l'utilisation de mod\u00e8les pour pr\u00e9dire les tendances futures gr\u00e2ce \u00e0 Data Genius AI \u2122.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Avec l'av\u00e8nement de l'\u00e8re du big data, les donn\u00e9es sont devenues une ressource essentielle pour toutes les industries. De la fabrication industrielle aux soins de sant\u00e9, de la technologie financi\u00e8re aux transports intelligents, d'\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es contiennent une valeur consid\u00e9rable, et l'analyse et l'exploitation des donn\u00e9es sont la cl\u00e9 pour lib\u00e9rer cette valeur. De plus en plus d'entreprises et d'organisations se concentrent sur l'importance de la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es pour am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 de l'entreprise, r\u00e9duire les co\u00fbts et d\u00e9velopper l'innovation. Par cons\u00e9quent, le d\u00e9veloppement d'un outil d'analyse de donn\u00e9es efficace, facile \u00e0 utiliser et intelligent rev\u00eat une grande importance pratique et r\u00e9pond \u00e0 une demande du march\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Data Genius AI \u2122 est un programme d'analyse d'ensembles de donn\u00e9es avec de multiples fonctions pour r\u00e9pondre aux besoins des diff\u00e9rents utilisateurs dans le processus de traitement des donn\u00e9es, d'analyse des donn\u00e9es et de d\u00e9blocage de la valeur des donn\u00e9es. En rationalisant le processus de pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, en am\u00e9liorant les capacit\u00e9s de visualisation des donn\u00e9es, en introduisant des algorithmes de recommandation AI et en r\u00e9utilisant les mod\u00e8les, ce programme aidera les utilisateurs \u00e0 effectuer des analyses de donn\u00e9es plus efficacement, afin de mieux faire face \u00e0 l'environnement commercial complexe et changeant et \u00e0 la pression concurrentielle.<\/p>\n\n\n\n
Num\u00e9ro de fonction<\/strong><\/td> Nom de la fonction<\/strong><\/td> Description fonctionnelle<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td> Importation de donn\u00e9es<\/td> Prise en charge de l'importation de divers types d'ensembles de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
2<\/td> Nettoyage des donn\u00e9es<\/td> Pr\u00e9traitement des ensembles de donn\u00e9es pour supprimer\/compl\u00e9ter les lacunes<\/td><\/tr>
3<\/td> Identification de l'ensemble des donn\u00e9es<\/td> Identifier les types d'ensembles de donn\u00e9es et les diff\u00e9rents param\u00e8tres<\/td><\/tr>
4<\/td> Recommandations concernant les algorithmes<\/td> Recommandation d'algorithmes appropri\u00e9s sur la base des r\u00e9sultats de l'identification de l'ensemble de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
5<\/td> formation manuelle<\/td> Sp\u00e9cifier manuellement jusqu'\u00e0 trois algorithmes \u00e0 entra\u00eener simultan\u00e9ment<\/td><\/tr>
6<\/td> formation au mod\u00e8le<\/td> Appliquer le mod\u00e8le choisi \u00e0 l'ensemble de donn\u00e9es pour l'entra\u00eenement et sauvegarder le mod\u00e8le.<\/td><\/tr>
7<\/td> Visualisation des donn\u00e9es<\/td> Carte thermique et tableau visualisant le degr\u00e9 de corr\u00e9lation lin\u00e9aire des lignes et des colonnes de l'ensemble de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
8<\/td> \u00c9valuation des ensembles de donn\u00e9es<\/td> \u00c9valuer l'ensemble de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de plusieurs fonctions d'\u00e9valuation pour visualiser les r\u00e9sultats de la formation<\/td><\/tr>
9<\/td> ChatGPT \u00c9valuation<\/td> \u00c9valuation des r\u00e9sultats de la formation \u00e0 l'aide de ChatGPT pour sugg\u00e9rer des am\u00e9liorations<\/td><\/tr>
10<\/td> r\u00e9utilisation du mod\u00e8le<\/td> Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre pr\u00e9dites\/class\u00e9es \u00e0 l'aide de mod\u00e8les enregistr\u00e9s automatiquement.<\/td><\/tr>
11<\/td> G\u00e9n\u00e9ration d'un ensemble de donn\u00e9es<\/td> Fusionner les r\u00e9sultats de pr\u00e9diction\/classification et les enregistrer dans un nouveau fichier de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
12<\/td> module de signalement des erreurs<\/td> Localiser pr\u00e9cis\u00e9ment l'erreur et l'afficher sur la page d'erreur<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Data Genius AI \u2122 Caract\u00e9ristiques<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Num\u00e9ro de fonction<\/strong><\/td>	Nom de la fonction<\/strong><\/td>	Description fonctionnelle<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>	Importation de donn\u00e9es<\/td>	Prise en charge de l'importation de divers types d'ensembles de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
2<\/td>	Nettoyage des donn\u00e9es<\/td>	Pr\u00e9traitement des ensembles de donn\u00e9es pour supprimer\/compl\u00e9ter les lacunes<\/td><\/tr>
3<\/td>	Identification de l'ensemble des donn\u00e9es<\/td>	Identifier les types d'ensembles de donn\u00e9es et les diff\u00e9rents param\u00e8tres<\/td><\/tr>
4<\/td>	Recommandations concernant les algorithmes<\/td>	Recommandation d'algorithmes appropri\u00e9s sur la base des r\u00e9sultats de l'identification de l'ensemble de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
5<\/td>	formation manuelle<\/td>	Sp\u00e9cifier manuellement jusqu'\u00e0 trois algorithmes \u00e0 entra\u00eener simultan\u00e9ment<\/td><\/tr>
6<\/td>	formation au mod\u00e8le<\/td>	Appliquer le mod\u00e8le choisi \u00e0 l'ensemble de donn\u00e9es pour l'entra\u00eenement et sauvegarder le mod\u00e8le.<\/td><\/tr>
7<\/td>	Visualisation des donn\u00e9es<\/td>	Carte thermique et tableau visualisant le degr\u00e9 de corr\u00e9lation lin\u00e9aire des lignes et des colonnes de l'ensemble de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
8<\/td>	\u00c9valuation des ensembles de donn\u00e9es<\/td>	\u00c9valuer l'ensemble de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de plusieurs fonctions d'\u00e9valuation pour visualiser les r\u00e9sultats de la formation<\/td><\/tr>
9<\/td>	ChatGPT \u00c9valuation<\/td>	\u00c9valuation des r\u00e9sultats de la formation \u00e0 l'aide de ChatGPT pour sugg\u00e9rer des am\u00e9liorations<\/td><\/tr>
10<\/td>	r\u00e9utilisation du mod\u00e8le<\/td>	Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre pr\u00e9dites\/class\u00e9es \u00e0 l'aide de mod\u00e8les enregistr\u00e9s automatiquement.<\/td><\/tr>
11<\/td>	G\u00e9n\u00e9ration d'un ensemble de donn\u00e9es<\/td>	Fusionner les r\u00e9sultats de pr\u00e9diction\/classification et les enregistrer dans un nouveau fichier de donn\u00e9es<\/td><\/tr>
12<\/td>	module de signalement des erreurs<\/td>	Localiser pr\u00e9cis\u00e9ment l'erreur et l'afficher sur la page d'erreur<\/td><\/tr><\/tbody><\/table> Data Genius AI \u2122 Caract\u00e9ristiques<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n