Программы для машинного обучения

Каталог программ для машинного обучения - подборка различных программных решений для анализа данных и принятия решений на основе выявленных закономерностей. Здесь собраны популярные российские решения, которые предоставляют различные инструменты для машинного обучения и улучшения работы без явного программирования, полагаясь на опыт и знание, полученные в процессе анализа данных. Вы можете выбрать лучшее для вас решение из нашего списка программ в зависимости от ваших потребностей, бюджета и технических возможностей.

в реестре российского ПО

SDK для текстопонимания и текстогенерации на основе технологий машинного обучения

Функции:

Различные форматы данных , Автоматизация , Машинное обучение , Мобильные SDK , Библиотека алгоритмов

Библиотеки подпрограмм (SDK) для текстопонимания и текстогенерации на основе технологий машинного обучения используются в системах управления цифровым контентом нового поколения. Они основаны на анализе корпоративной документации с использованием онтологий, семантического поиска и генерации текстов на русском языке.

в реестре российского ПО

Data Wave CDP

Программное обеспечение собирает информацию о пользователях, взаимодействует с пользователями, анализирует взаимодействия, планирует общение и предоставляет компоненты. Оно общается через чат-ботов, социальные сети и push-сообщения, предлагая рекомендации и персонализированные программы лояльности. Использует машинное обучение для прогнозирования потребностей клиентов, создания персонализированных предложений и обогащения данных о клиентах из различных источников для управления идентификацией и сегментации в реальном времени.

в реестре российского ПО

Z-MS

Z-MS — программный комплекс, разработанный на базе low-code платформы pSeven Enterprise для создания, развертывания и управления математическими моделями и моделями данных с использованием методов машинного обучения, включая оптимизацию, а также сервисов прогнозной аналитики и развертывания специализированных веб-приложений. Он предлагает такие функции, как автоматизация создания и развертывания моделей, построение моделей с помощью методов машинного обучения, интеграция внешних программных систем, автоматизация выполнения моделей, управление жизненными циклами моделей и масштабирование решений.

в реестре российского ПО

Система предиктивной аналитики

Программно-технический комплекс "Система предиктивной аналитики" автоматизирует жизненный цикл рекомендательных систем на основе алгоритмов машинного обучения, включая получение данных, их очистку, настройку моделей, обучение и анализ результатов. В архитектуру входят серверная часть с REST API, контейниризатор приложений, обучающее ядро и база данных.

в реестре российского ПО

НОВА МЛ

NovaML - аналитическая платформа для автоматизации машинного обучения, создания предиктивных моделей. Она обеспечивает анализ данных, инжиниринг признаков, автозаполнение пропущенных значений, выбор и оптимизацию модели, интерпретацию результатов, прогнозирование на новых данных.

в реестре российского ПО

РЕД КВАНТ

Функции:

Создание отчета , Обработка данных , Хранилище объектов , Вычисление , Распределение вычислений , Построение отчетов

РЕД КВАНТ представляет собой надежную платформу для обработки больших объемов данных и распределенных вычислений в режиме реального времени. Этот программный инструмент обладает широким спектром функций, включая многоуровневое хранилище объектов, API для распределенных вычислений, возможности репликации данных и ACID транзакции, API для задач машинного обучения и многое другое.

в реестре российского ПО

Cursor by Embedika

Функции:

Обработка информации , Построение отчётности , Информационные ресурсы , Машинное обучение , Автоматизация маркетинга

Система интеллектуального поиска Cursor by Embedika является мощным инструментом для сбора и анализа документов из различных источников. Ее функциональность также включает в себя проведение глубокого анализа и эффективный поиск информации. Программа обеспечивает функции бизнес-логики, такие как уведомления, управление пользователями, аутентификацию, авторизацию и справочники. Ценность системе придает ее интеллектуализация. Она обеспечивает семантический поиск, что позволяет находить документы, основываясь на их смысловой близости к запросу.

в реестре российского ПО

Fedot.Industrial

Функции:

Машинное обучение

Платформа автоматического машинного обучения FEDOT.Industrial – это бесценный инструмент, позволяющий оптимизировать многие процессы и ресурсы на предприятии. Благодаря блокам fedot.industrial можно контролировать уровень товарных запасов, производственные мощности, энергопотребление и выявлять неисправности в системе. Превосходное решение, подходящее для любой отрасли промышленности.

Нужно собственное решение?

Создайте заказ на разработку, проверенные исполнители напишут вам сами!

в реестре российского ПО

AiLine

Функции:

Моделирование , Интеграция данных , Сбор данных , Хранение данных

AiLine, цифровая платформа на базе искусственного интеллекта, является универсальным инструментом для создания, развертывания и использования цифровых двойников. Это программное обеспечение позволяет собирать и анализировать данные о производственных процессах, проводить математическое моделирование и создавать модели машинного обучения без необходимости написания кода.

Азфорус (Azforus)

Data Master Azforus

Программный комплекс, позволяющий в атоматическом режим No code проводить анализ данных 9-ю методами машинного обучения. В их число входят оригинальные методы, позволяющие сделать решение прзрачным. Результат анализа: набор значимых ключевых показателей, наглядные диаграммы рассеяния, пошаговый план действий по переводу объектов в группу с благоприятным прогнозом.

Аналог для:

IBM SPSS Statistics

в реестре российского ПО

Классификатор профессионального контента на основе машинного обучения

Функции:

Предиктивный анализ , Обработка данных , Хранилища данных

Классификатор профессионального контента на основе машинного обучения - это инновационное программное обеспечение, разработанное для онлайн-платформы знаний и опыта в области беременности и материнства. Оно использует предварительно обученную нейронную сеть для классификации текстов по медицинским специальностям. Система доступна как облачное решение в виде API для других организаций.

в реестре российского ПО

ИНФОПРО

INFOPRO: Module ML

Функции:

Предиктивный анализ , Визуализация данных , Интеграция данных , Облачные вычисления , Бессерверные вычисления , Искуственный интеллект , Машинное обучение , Безопасность данных , Инструменты программирования

Универсальный модуль для создания, обучения и использования моделей машинного обучения для прогнозирования различных ситуаций. Программное обеспечение основано на современных технологиях искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и обучаемые нейронные сети. Позволяет создавать высокоточные цифровые модели для решения широкого круга задач, включая предиктивный анализ, промышленную безопасность, энергосбережение и экологию.

Как работают программы для машинного обучения?

Принцип работы систем для машинного обучения основывается на подходе, включающем несколько ключевых этапов. Сначала происходит сбор и подготовка данных, которые будут использованы для обучения модели. Эти данные очищаются, нормализуются и трансформируются в подходящий формат. Затем выбирается и обучается модель машинного обучения, используя различные алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и другие. Путем анализа этих данных модель обучается распознавать паттерны и делать прогнозы.

Где используются системы для машинного обучения?

Программы для машинного обучения находят широкое применение в различных областях, от бизнеса и медицины до инженерии и обслуживания клиентов. В корпоративном секторе их используют для анализа рыночных тенденций, прогнозирования продаж, оптимизации производственных процессов и повышения эффективности рекламных кампаний. В области веб-технологий и интернет-сервисов такие программы используются для персонализации пользовательского опыта, рекомендации продуктов и услуг, а также для анализа поведения пользователей. Инженеры и ученые применяют машинное обучение для моделирования сложных систем, оптимизации промышленных процессов и проведения научных исследований.