หมวดหมู่:

Development & Programming

ก่อตั้งปี:

2008

ประเทศ:

United States

Ayasdi

แพลตฟอร์ม machine learning อัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโทโพโลยีสำหรับการค้นพบรูปแบบที่ซับซ้อน

ค้นพบรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลขนาดใหญ่ วิเคราะห์ความแปรปรวนในการรักษาและผลลัพธ์ทางคลินิก สร้างโมเดลความเสี่ยงและการประเมินความเสี่ยงทางการเงิน เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตและห่วงโซ่อุปทาน ตรวจจับการฉ้อโกงและความผิดปกติในข้อมูล

เยี่ยมชมเว็บไซต์

เหมาะสำหรับ

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร machine learning ที่ต้องการเครื่องมือขั้นสูง • องค์กรสุขภาพและโรงพยาบาลที่วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย • บริษัทบริการทางการเงินและประกันภัยที่ต้องการจัดการความเสี่ยง • ผู้จัดการการผลิตและห่วงโซ่อุปทานที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพ • องค์กรรัฐและกลาโหมที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก • สถาบันการวิจัยและมหาวิทยาลัยที่ทำงานด้านข้อมูลขนาดใหญ่

ฟีเจอร์

• การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML) ที่ไม่ต้องเขียนโค้ด • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโทโพโลยี (TDA) สำหรับการค้นพบรูปแบบ • การจดจำรูปแบบและการตรวจจับความผิดปกติขั้นสูง • การสร้างโมเดลพยากรณ์และการคาดการณ์แนวโน้ม • การสร้างโมเดลความเสี่ยงและการทดสอบความเครียด • การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางคลินิกและการรักษา • การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและการผลิต • แพลตฟอร์ม machine learning แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

ราคา

• มืออาชีพ: สมัครสมาชิกต่อผู้ใช้สำหรับนักวิเคราะห์ • องค์กร: ราคาพิเศษสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ • สุขภาพ: ราคาเฉพาะสำหรับองค์กรสุขภาพ • ภาครัฐ: ราคาสำหรับภาครัฐและกลาโหม

ข้อดี

เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโทโพโลยีที่เป็นเอกลักษณ์และล้ำสมัย ความสามารถในการค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่และไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยวิธีดั้งเดิม การสร้างโมเดล ML อัตโนมัติที่ไม่ต้องการความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรม การประยุกต์ใช้ได้หลากหลายอุตสาหกรรมและประเภทข้อมูล ความแม่นยำสูงในการตรวจจับความผิดปกติและการพยากรณ์ การสนับสนุนลูกค้าและการฝึกอบรมที่เชี่ยวชาญ การมีส่วนร่วมในการพัฒนาเทคโนโลยี ML ขั้นสูง

ข้อเสีย

ความซับซ้อนของเทคโนโลยีและความต้องการการเรียนรู้เฉพาะทาง ราคาที่สูงและการเข้าถึงที่จำกัดสำหรับองค์กรขนาดเล็ก การพึ่งพาคุณภาพและการเตรียมข้อมูลที่ดี ข้อจำกัดในการตีความและอธิบายผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ การแข่งขันจากแพลตฟอร์ม AutoML และ ML อื่นๆ ที่เข้าถึงได้ง่ายกว่า ความท้าทายในการรวมเข้ากับระบบและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่