Heex Technologies

IoT सेंसर या स्वायत्त प्रणालियों जैसे स्रोतों से बड़े पैमाने पर डेटा के साथ काम करने वाले डेटा वैज्ञानिकों को अक्सर सिग्नल-टू-नॉइज़ समस्या का सामना करना पड़ता है। कच्चे डेटा की भारी मात्रा प्रोसेसिंग को धीमा और महंगा बनाती है। Heex Technologies आपको विशिष्ट ट्रिगर—आपके मॉडल के लिए महत्वपूर्ण घटनाओं—को परिभाषित करने और स्वचालित रूप से उनके आसपास के डेटा को कैप्चर करने में सक्षम बनाकर इस समस्या का समाधान करता है। यह विधि आपको 'सब कुछ इकट्ठा करो' बिग डेटा दृष्टिकोण से 'जो मायने रखता है उसे इकट्ठा करो' स्मार्ट डेटा रणनीति की ओर ले जाती है। आपके भविष्य कहनेवाला विश्लेषण कार्य के लिए, इसका मतलब है कि प्रशिक्षण डेटासेट अधिक केंद्रित और प्रबंधनीय होते हैं। आपके करियर के लिए प्रत्यक्ष लाभों में तेजी से मॉडल पुनरावृति, क्लाउड कंप्यूट और स्टोरेज बिलों में कमी, और मॉडल प्रदर्शन को सीधे प्रभावित करने वाले डेटा पर ध्यान केंद्रित करके परिणामों को अधिक तेज़ी से वितरित करने की क्षमता शामिल है। यह आपको जटिल डेटा फ़िल्टरिंग इंजीनियरिंग से दूर रहने और डेटा साइंस पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।