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H2O

H2O, a plataforma líder em algoritmos de código aberto (open source) para machine learning e inteligência artificial, utilizada por aproximadamente metade das empresas listadas na Fortune 500 e confiada por mais de 20 mil organizações, além de centenas de cientistas de dados, ao redor do mundo

A H2O.ai é a líder em IA e Machine Learning de código aberto.

A H2O.ai é uma empresa de software de machine learning e inteligência artificial, considerada visionária no Vale do Silício. Formamos um time de “Makers” que trouxe para o mercado novas plataformas e tecnologias que impulsionaram o movimento de IA.

Acreditamos, junto com a H2O.ai, na cultura “Makers fazem acontecer”, elaborada e reforçada pela nossa comunidade, clientes, parceiros, empresários e colaboradores, para que possamos colocar em prática a nossa visão de democratizar a IA para todos, não apenas uma seleta parcela.

Tudo isso é possível com a premiada plataforma H2O Driverless AI, que usa IA para fazer IA de um jeito mais fácil, rápido e acessível, permitindo que o know-how da ciência de dados seja uma força multiplicadora dentro cada empresa. Queremos que todos possam explorar, aprender, sonhar e imaginar um novo futuro.

Acelere sua estratégia de IA

O H2O Driverless AI capacita os cientistas de dados a trabalhar em projetos com mais rapidez e eficiência, usando a automação para realizar as principais tarefas de Machine learning em apenas alguns minutos ou horas, e não meses. Ao fornecer Feature Engineering automático, validação, ajuste, seleção e implantação de modelos, interpretabilidade de Machine Learning, séries temporais e geração automática de pipeline para pontuação de modelos, o H2O Driverless AI fornece às empresas uma plataforma extensa de ciência de dados personalizável que aborda as necessidades de vários casos de uso para todas as empresas em todos os setores.

Feature Engineering automática

Feature Engineering é a arma secreta usada pelos cientistas de dados profissionais para extrair resultados mais precisos dos algoritmos. O H2O Driverless AI emprega uma biblioteca de algoritmos e transformações de recursos para projetar automaticamente novas features de alto valor para um determinado conjunto de dados.

Bring Your Own Recipes

Os cientistas de dados podem estender a plataforma Driverless AI carregando seus próprios modelos, transformadores e marcadores como uma receita personalizada. Traga suas próprias receitas ou use os exemplos criados abertamente pela comunidade. A Driverless AI trata as receitas como prioridade no workflow de Machine Learning automático.

Implementação de modelos e operações

Com o H2O Driverless AI, os modelos podem ser implementados automaticamente em várias opções de ambiente, incluindo a criação de um REST endpoint para qualquer aplicativo da Web usar o modelo, ser executado automaticamente como um serviço na nuvem ou simplesmente como um código Java altamente otimizado para Edge Devices .

Interpretabilidade de Machine Learning

O H2O Driverless AI fornece interpretabilidade robusta de modelos de Machine Learning para explicar os resultados da modelagem. Na visão do MLI, a H2O Driverless AI emprega diversas técnicas e metodologias para interpretar e explicar os resultados de seus modelos, quatro gráficos são gerados automaticamente, incluindo: K-LIME, Shapley, Importância Variável, Árvore de Decisão, Dependência Parcial e muito mais.

Visualizações automáticas

O H2O Driverless AI gera visualizações automaticamente e cria plotagens de dados que são mais relevantes, do ponto de vista estatístico, para ajudar os usuários a entender rapidamente seus dados antes de iniciar o processo de construção do modelo.

Natural Language Processing

Os dados em formato de texto podem conter informações críticas para informar as melhores previsões. O Driverless AI converte automaticamente strings de texto em features usando técnicas poderosas como TFIDF, CNN e GRU. Com o TensorFlow, a Driverless AI também pode processar blocos de texto maiores e criar modelos usando todos os dados disponíveis, resolvendo problemas de negócios como análise sentimental, classificação de documentos e content tagging.