最后更新 12-22-2023
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Taylor
Taylor 是一种高级数据引擎，旨在处理非结构化自然语言数据。它的操作方式与 BigQuery 或 Athena 类似，但专为处理非结构化内容而定制。借助 Taylor，工程师可以构建数据管道，从杂乱的云文件系统中提取有价值的信息，确保数据集保持干净并经过精心设计以供使用。该系统是动态的，可以适应数据需求的日常波动，从而允许管道根据需要进行发展。利用泰勒的人工智能工具包，用户可以训练人工智能模型在摄取过程中对文本数据进行分类，直接在数据管道中集成文本嵌入和分类等功能。构建数据从未如此简单，泰勒处理理解用户消息和情绪的复杂性，从而产生购买倾向等可行的见解。
主要功能:
动态数据管道： 适应日常数据需求变化。
人工智能驱动的分类： 自动构建非结构化数据。
可定制的数据提取： 提供创建特定数据分类器的工具。
集成友好： 与 S3 等云服务无缝协作。
以用户为中心的见解： 通过自然语言输入确定用户购买的倾向。
常见问题:
1) 泰勒是什么？
Taylor 是一种现代数据引擎，可帮助构建非结构化自然语言数据，类似于 BigQuery 或 Athena 的操作方式，但专门针对非结构化内容。
2) 谁可以使用泰勒以及用于什么目的？
工程师可以使用 Taylor 创建数据管道，从混乱的云文件系统中提取干净且经过整理的数据集。
3) 如何使用 Taylor 训练人工智能理解我的数据？
Taylor 的 AI 工具包允许您使用特定的数据字段（例如表示购买倾向的用户消息和标签）来训练机器学习分类器。
4) 如何将人工智能集成到我的 Taylor 管道中？
通过将 AI 集成到 Taylor 的管道中，您可以嵌入文本并利用经过训练的分类器在摄取时构建数据。
5) 我如何在我的项目中试用 Taylor？
立即使用 Google 或 GitHub 登录试用 Taylor。无需信用卡即可开始。
分类:
定价:
免费试用和收费混合
标签:
Modern Data Engine
Unstructured Data
Data Pipelines
AI Toolkit
Text Classification