¿Por qué Neo4j Graph Data Science?

La estructura del gráfico permite explorar miles de millones de puntos de datos en segundos e identificar relaciones ocultas que ayudan a mejorar la previsión.

• Creado para científicos de datos
  

Utilice un entorno de Python para descubrir ideas y demostrar rápidamente el valor del análisis gráfico. Los equipos de ciencia de datos pueden comenzar a experimentar rápidamente y completar más proyectos con el soporte de algoritmos gráficos preconfigurados.

• Hacer mejores predicciones:

Responda preguntas con encuestas basadas en gráficos, encuestas y búsqueda de rutas. Promueve su análisis e inferencia a través de un amplio conjunto de algoritmos gráficos desde la centralidad hasta la incrustación de nodos e impulsa el aprendizaje automático supervisado y no supervisado de gráficos para agrupamiento, similitud y clasificación.

• Mover proyectos a producción

Tenga proyectos adoptados y ahorre tiempo en infraestructura, configuración y administración. Use capacidades nativas para lanzar modelos y flujos de trabajo o integre resultados de algoritmos con canalizaciones de ML externas.

Acceda, almacene, mueva y comparta datos sin problemas con más de 30 conectores y extensiones. La importación y exportación rápida y escalable le permite traer datos de cualquier fuente e integrarlos con otras bibliotecas de aprendizaje automático de ciencia de datos.