Abacus.AI Anleitung

Abacus.AI ist die weltweit erste KI-unterstützte End-to-End-Datenwissenschafts- und MLOps-Plattform, die es Organisationen ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Systeme und -Agenten mit modernsten LLMs und maschinellen Lernfähigkeiten zu erstellen und bereitzustellen.
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Wie man Abacus.AI verwendet

Wählen Sie ein Produkt: Wählen Sie zwischen ChatLLM (für Fachleute/kleine Teams) oder Abacus.AI Enterprise (für größere Organisationen)
Ein Konto erstellen: Registrieren Sie sich auf der Plattform mit Ihren E-Mail- oder Google-Kontodaten
Anwendungsfall auswählen: Wählen Sie aus den verfügbaren Anwendungsfällen wie KI-Agenten, Prognosen, Anomalieerkennung, Vision KI, prädiktive Modellierung oder Personalisierung
Datenintegration: Laden Sie Ihre Datenquellen hoch oder verbinden Sie diese über das Python SDK oder die API. Ordnen Sie Ihre Daten korrekt im System zu, um Funktionen für maschinelles Lernen zu erstellen
Erstellen Sie Merkmalsgruppen: Organisieren Sie Ihre Datensätze in Merkmalsgruppen mithilfe von SQL-Abfragen oder der Plattformoberfläche
Trainingsparameter konfigurieren: Richten Sie allgemeine und erweiterte Trainingskonfigurationsoptionen für Ihr ML-Modell basierend auf Ihrem Anwendungsfall ein
Modelle trainieren: Starten Sie den Trainingsprozess mit den konfigurierten Parametern. Die KI-Engine trainiert sowohl Ihr Modell als auch ein Basislinienmodell
Ergebnisse bewerten: Überprüfen Sie die Leistungskennzahlen und Visualisierungen des Modells, die von der Plattform bereitgestellt werden
Modell bereitstellen: Stellen Sie trainierte Modelle mit den Bereitstellungstools der Plattform in der Produktion bereit
Leistung überwachen: Verfolgen Sie die Modellleistung, Abweichungen und Echtzeitvorhersagen mit den Überwachungstools der Plattform

Abacus.AI FAQs

Abacus.AI ist eine KI-unterstützte End-to-End-Maschinenlernplattform auf Unternehmensniveau, die als KI-Gehirn für Organisationen dient. Sie bietet Dienstleistungen wie maßgeschneiderte Chatbots, KI-Agenten, Prognosen, Personalisierung und prädiktive Modellierung an.

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