PlexeAI

PlexeAI：自然言語でMLモデルを構築

PlexeAIを使用すると、簡単な自然言語コマンドを使用して、機械学習モデルを構築、トレーニング、および展開できます。コーディングは不要で、強力なMLアプリケーションを10倍の速さで作成できます。

PlexeAIとは？

PlexeAIは、機械学習モデルの作成と展開を簡素化するプラットフォームです。ユーザーは自然言語を使用してモデル要件を定義できるため、開発プロセスが自動化され、展開までの時間が大幅に短縮されます。

PlexeAIでMLモデルを構築する方法

1. データを接続： データをアップロードするか、既存のデータソースに接続します。PlexeAIは自動的にプリプロセスを処理します。
2. モデルを記述： プレーンテキストを使用して、構築するモデルをPlexeAIに指示します。
3. アプリに統合： ワンクリックでモデルを展開し、PlexeAI APIを介してアプリケーションに統合します。

PlexeAIが重要な理由は何ですか？

PlexeAIは、広範なコーディング知識の必要性を排除することで、機械学習を民主化し、より幅広いユーザーがアクセスできるようにします。これにより、開発サイクルが加速され、企業はさまざまなアプリケーションにAIを迅速に活用できるようになります。

PlexeAIはどこで使用できますか？

PlexeAIは、次のようなタスクのために、さまざまな業界で使用できます。

• レコメンデーションシステム： ユーザーの行動に基づいて製品のレコメンデーションエンジンを構築します。
• データ分析： 大規模なデータセットからインサイトを迅速に分析および抽出します。
• 予測モデリング： 過去のデータに基づいて将来のトレンドを予測します。

特徴：

• 自然言語インターフェース：簡単な英語コマンドを使用してモデルを構築します。
• 自動プリプロセス：Plexeは自動的にデータプリプロセスを処理します。
• ワンクリック展開：ワンクリックでモデルを展開し、APIを介してアプリケーションに統合します。
• シームレスな統合：既存のツールおよびフレームワークに接続します。

ユースケース：

製品レコメンデーションエンジンを構築します。

import plexe
plexe.build(
intent = "製品のレコメンデーションエンジンを構築する",
data = "user_purchases.csv"
)

plexe.infer(
model = "product-recommender",
input = {
"user_id": "user_42791",
"recent_views": ["headphones", "smartwatch"]
}
)

推奨事項：

1. ワイヤレスイヤホン（98％）
2. フィットネストラッカー（93％）
3. 充電ドック（87％）

専用のサポートとカスタム統合を備えたPlexeAIのエンタープライズソリューションで、ML開発プロセスを変革します。