Наборы данных для машинного обучения

Мы создадим собственный набор данных для машинного обучения с учетом ваших конкретных требований. Этот набор данных можно создать, объединив различные источники и веб-сайты, в том числе те, которые у нас уже есть, и указанные вами. Данные могут включать сведения о товарах, информацию о ценах, доступные размеры, варианты цветов, статьи и другую общедоступную информацию.

Да, вы можете получать обновления набора данных для машинного обучения ежедневно, еженедельно, ежемесячно или по индивидуальному графику.

Да, вы можете приобрести часть набора данных для машинного обучения, содержащую только нужные вам элементы. При покупке части набора стоимость значительно ниже.

Можно выбрать один из следующих форматов: JSON, ndJSON, CSV или XLSX.

Если вы не хотите покупать набор данных, вы можете начать парсинг данных для машинного обучения с помощью нашего API веб-парсера.

Да, вы можете запросить образцы данных для оценки качества и актуальности предоставляемой информации. Это отличный способ убедиться, что она соответствует вашим потребностям, прежде чем приобрести полный набор данных.

Да, вы можете запросить конкретные элементы данных из набора данных для машинного обучения, адаптированные к вашим уникальным потребностям. Это позволяет получить именно ту информацию, которая требуется для ваших проектов.

Безусловно, набор данных для машинного обучения обеспечивает беспрепятственную интеграцию с API. Это позволяет легко интегрировать данные в систему управления отношениями с клиентами (CRM), аналитические инструменты или любые другие используемые вами системы, упрощая вашу оперативную деятельность.

Используйте наши наборы данных для машинного обучения для разработки и проверки своих моделей. Наши наборы данных предназначены для поддержки различных сфер применения машинного обучения: от распознавания изображений до обработки естественного языка и систем рекомендаций. Вы можете получить доступ к полному набору данных или настроить поднабор в соответствии со своими конкретными требованиями, используя данные из различных источников и веб-сайтов, в том числе пользовательских. Популярные варианты использования включают обучение и проверку моделей, когда набор данных можно использовать для обеспечения надежной производительности в различных приложениях. Кроме того, набор данных помогает проводить сравнительный анализ алгоритмов, предоставляя обширные данные для тестирования и сравнения различных алгоритмов машинного обучения и определения наиболее эффективных из них для таких задач, как обнаружение мошенничества, анализ настроений и профилактическое обслуживание. Кроме того, он помогает в разработке функций, позволяя выявлять важные атрибуты данных и повышать точность прогнозирования моделей машинного обучения для таких видов использования, как сегментация клиентов, персонализированный маркетинг и финансовое прогнозирование.