数据机将世界级人工智能模型库的访问与图形用户界面结合起来，以配置和测试您自己的人工智能解决方案。数据机可以由简单的单模型解决方案或复杂的多模型配置组成，其中分析结果是其中一个源作为下一个源的输入。

强大

每个数据机都是一个智能引擎，由一个或多个人工智能模型组成，彼此高效协作，以协调的方式处理输入和输出以执行任务。

自学

数据机中使用的许多模型都是自学习的，并且随着您使用它们的次数越多，它们就会变得更加智能。以下是 Qualetics AI 模型库中可供使用的自学习模型。对于以下模型，需要使用提供的 SDK 或通过与 Zapier 或 WordPress 的无代码集成来与 Qualetics Streaming 集成。

– 语义搜索：该模型了解查询的意图和上下文，然后根据您的数据提供结果，而不依赖于关键字匹配。

– 智能问答（聊天机器人）：语义搜索的扩展，该模型作为会话代理来响应同一会话中先前提出的问题和答案的查询，并根据您的数据进行训练。< /p>

– 异常严重性检测：根据事件顺序、使用情况和用户活动检测异常的严重性（主要/次要/严重异常）。

– 异常检测：该模型识别作为一系列事件传输时发生的异常。可以使用用户定义的阈值对特定参数启用异常检测。

– 重复数据删除：识别主数据集中的重复信息。分析结果包括匹配的主数据和输入数据字符串以及匹配的置信度得分。

– 流失预测：该模型分析用户参与和产品使用的模式，以根据应用内的用户行为预测流失的可能性。

-推荐引擎：根据用户活动，该模型可以为用户预测推荐内容或产品。

记忆

数据机中的每个模型都可以保留步骤之间的信息，从而实现智能排序，类似于人类处理前面步骤的推论的方式。

互操作性

Data Machines 通过基于 API 的连接、通过 Zapier 与 6,000 多个 SaaS 应用程序的无代码连接以及用于分析输出的自动通知和社交功能，提供集成友好的部署体验。

领域不可知

可以构建和训练数据机来支持任何业务，例如教育、医疗保健、营销服务、零售、研究和所有其他业务。

治理

部署后，必须监控每个人工智能解决方案的准确性和适用性，数据机提供内置的可观察性，使您能够监控利用率和准确性。对于实时分析而言，这些治理能力尤其重要。

去中心化

数据机部署在一个具有丰富仪表板、报告和用户配置功能的环境中，这些功能可以在整个组织内共享分析结果和见解，并具有通信和共享功能，以增强团队协作能力，从而提升企业的决策能力。

安全性

即使在同一帐户内，经过身份验证的请求、传输加密、多租户和租户隔离，所有这些都确保不会泄露给未经授权的实体。