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Verwenden Sie das Assistierte-Modellierung-Tool, um eine Machine Learning-Pipeline zu erstellen.
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Verwenden Sie das AutoML-Tool als Bestandteil einer Machine Learning-Pipeline, um automatisch ein Modell Ihrer Daten zu erstellen.
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Verwenden Sie das Features-erstellen-Tool, um Features (Eigenschaften) zu erstellen und Beziehungen zwischen Daten in separaten Tabellen herzustellen.
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Verwenden Sie das Klassifizierung-Tool, um zu ermitteln, welcher Kategorie ein Ziel angehört.
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Mit dem Datenqualität-Tool können Sie den Qualitätsstatus Ihrer Daten überprüfen.
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Verwenden Sie Feature-Typen, um automatisch zu identifizieren, welche Feature-Typen in Ihren Daten enthalten sind.
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Verwenden Sie das Anpassen-Tool, um ein Modell auszugeben. Es ist das letzte Tool in einer Machine Learning-Pipeline.
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Mit dem Machine Learning-Vorhersagen-Tool können Sie Modelle verwenden, die Sie in Alteryx Machine Learning erstellt haben, um Prognosen über neue Daten zu treffen.
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Mit dem Machine Learning Send-Tool können Sie Projekte in Alteryx Machine Learning erstellen oder vorhandene Projekte aktualisieren.
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Verwenden Sie das Vorhersagen-Tool, um Prognosen über neue Daten mit einer von Ihnen erstellten Machine Learning-Pipeline zu treffen.
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Verwenden Sie das Regression-Tool in einer Machine Learning-Pipeline, um Trends zu erkennen.
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Mit dem Transformation-Tool können Sie eine Reihe von Aufgaben zur Datenvorbereitung ausführen, die für Machine Learning erforderlich sind.