Dernière mise à jour 12-22-2023
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Taylor
Taylor est un moteur de données avancé conçu pour fonctionner avec des données en langage naturel non structurées. Il fonctionne de manière similaire à BigQuery ou Athena, mais est conçu pour gérer le contenu non structuré. Avec Taylor, les ingénieurs peuvent créer des pipelines de données pour extraire des informations précieuses de systèmes de fichiers cloud encombrés, garantissant ainsi que les ensembles de données restent propres et organisés pour être utilisés. Ce système est dynamique et s'adapte aux fluctuations quotidiennes des besoins en données, permettant aux pipelines d'évoluer selon les besoins. Grâce à l'IA Toolkit de Taylor, les utilisateurs peuvent entraîner des modèles d'IA pour classer les données textuelles lors de l'ingestion, en intégrant des fonctions telles que l'intégration et la classification de texte directement dans le pipeline de données. La structuration des données n'a jamais été aussi simple, Taylor gérant la complexité de la compréhension des messages et des sentiments des utilisateurs, conduisant à des informations exploitables telles que la propension à l'achat.
Pipelines de données dynamiques : S'adapte aux changements quotidiens des exigences en matière de données.
Classification basée sur l'IA : Automatise la structuration des données non structurées.
Extraction de données personnalisable : Propose des outils pour créer des classificateurs de données spécifiques.
Facile à intégrer : Fonctionne de manière transparente avec les services cloud comme S3.
User-Centric Insights : Détermine la propension des utilisateurs à acheter à partir de saisies en langage naturel.
1) Qu’est-ce que Taylor ?
Taylor est un moteur de données moderne qui permet de structurer les données non structurées en langage naturel, de la même manière que BigQuery ou Athena, mais spécifiquement pour le contenu non structuré.
2) Qui peut utiliser Taylor et dans quel but ?
Les ingénieurs peuvent utiliser Taylor pour créer des pipelines de données qui extraient des ensembles de données propres et organisés à partir de systèmes de fichiers cloud désordonnés.
3) Comment puis-je entraîner l’IA à comprendre mes données avec Taylor ?
L'IA Toolkit de Taylor vous permet de former des classificateurs d'apprentissage automatique en utilisant vos champs de données spécifiques tels que les messages utilisateur et les étiquettes indiquant la propension à acheter.
4) Comment intégrer l'IA dans mes pipelines Taylor ?
En intégrant l'IA dans les pipelines de Taylor, vous pouvez intégrer du texte et utiliser des classificateurs entraînés pour structurer vos données lors de leur ingestion.
5) Comment puis-je essayer Taylor pour mon projet ?
Connectez-vous avec Google ou GitHub pour essayer Taylor maintenant. Aucune carte de crédit n'est requise pour commencer.