Spring til indhold

Gør data til noget, du kan bruge.

Opret data- og machine learning-projekter med eksekverbart arbejde, evalueringsresultater og downloadbare artefakter.

Start gratis Se priser

Fra briefet til resultatet.

01

Beskriv spørgsmålet

Angiv de data, det mål og det resultat, du har brug for. Gør den tilsigtede evaluering tydelig.

02

Byg og evaluer

Generer projektet, kør understøttet trænings- eller forudsigelsesarbejde, og gennemgå de separate evalueringsresultater.

03

Behold beviserne

Gennemgå rapporter og outputfiler, og forfin derefter projektet eller tag filerne med ind i din egen arbejdsgang.

Resultaterne afhænger af data og evalueringsopsætning. Bygning af kvantitative handelsstrategier er planlagt; det er ikke en tilgængelig outputtype i dag.

Fra dine data til et svar, du kan undersøge.

Definer spørgsmålet, test tilgangen, og behold beviserne bag resultatet.

Ram spørgsmålet ind

Giv dataene et klart formål.

Fortæl AI'en, hvad hver række repræsenterer, hvilket spørgsmål der betyder noget, og hvordan et brugbart resultat ser ud. Projektet kan udforske mønstre, klassificere poster, forudsige en værdi, prognosticere en serie eller opdage grupper. Rapporten gør datasættet og metoden synlig.

  • Start med de data, der er tilgængelige for projektet, og et defineret mål eller analysespørgsmål.
  • Undersøg dataprofilen: kolonner, manglende værdier og relevante fordelinger.
  • Fastlæg opgaven og evalueringsmetrikken, før du vurderer resultatet.
Eksempel på energidatasæt med en datatabel, efterspørgselsserie og temperaturfordeling

Test resultatet

Sammenlign modeller med en baseline.

For understøttede overvågede opgaver adskiller platformen holdout-data, før builderen ser træningsdataene. Den kører den genererede forudsigelseskode, genberegner metrikken og sammenligner baseline-modeller på den samme opdeling. Gennemgå det uafhængige resultat sammen med træningsestimatet og verifikationsfundene.

  • Adskil træningsestimatet fra det platformsgenberegnede holdout-resultat.
  • Sammenlign med baseline-modeller, og undersøg tjek for datalækage.
  • Brug fundene til at forfine tilgangen; fremtidig nøjagtighed er ikke garanteret.
Illustrativ modelsammenligning, der viser gennemsnitlig absolut fejl for en baseline, en lineær model og boostede træer

Behold beviserne

Læs rapporten. Undersøg arbejdet.

Leverancen omfatter et køreklart arbejde og en rapport, der forklarer problemet, dataene, metoden og resultaterne. Gennemgå diagrammerne, fejlanalysen og begrænsningerne, og brug derefter de tilgængelige projektdownloads til at fortsætte i din egen arbejdsgang eller anmode om en revision i build-samtalen.

  • Gennemgå fund og begrænsninger sammen med de understøttende diagrammer og evalueringen.
  • Undersøg trænings- og forudsigelseskode sammen med de tilgængelige outputfiler.
  • Brug reproduktionsinstruktionerne til at forstå, hvordan resultatet blev fremstillet.
Eksempel på rapport om energibehov med observerede og forudsagte værdier, resultater, begrænsninger og understøttende filer

Arbejdsgangen

Hold arbejdet forbundet.

  1. Beskriv resultatet

    Forklar målgruppen, det ønskede output og eventuelle begrænsninger. Forfin retningen, før du går videre.

  2. Gennemgå arbejdet

    Undersøg de genererede filer, den tilgængelige forhåndsvisning og de relevante tjek for outputtet.

  3. Lav den næste version

    Bed om ændringer, og eksportér eller brug den leveringsworkflow, som det pågældende projekt understøtter.

Udforsk, hvad der kommer næste gang.

Se alle builders

AI-webstedsbygger

Opret landingssider, webshops og indholdssites. Beskriv målgruppen og oplevelsen, gennemgå og forfin derefter buildet.

Udforsk AI Website Builder

AI-appbygger

Byg web-, mobil- og desktopapps omkring den opgave, de skal løse. Forhåndsvis oplevelsen, forfin den, og forbered den relevante pakke.

Udforsk AI App Builder

AI-spilbygger

Omsæt en spilidé til et spilbart projekt. Udform regler, karakterer og verden, og test og iterér derefter på oplevelsen.

Udforsk AI Game Builder
Spørgsmål & svar

Lidt klarhed, før du starter.

Hvilke typer dataprojekter kan jeg bygge?+
Data-workflowet understøtter analyse, klassifikation, regression, forecasting og clustering. Beskriv spørgsmålet, de tilgængelige data og det resultat, du vil evaluere.
Hvad skal jeg inkludere i min brief?+
Forklar, hvad hver række repræsenterer, hvilket felt du vil forudsige eller analysere, og hvordan du vil vurdere et brugbart resultat. Inkludér relevante begrænsninger og de data, der er tilgængelige for projektet.
Hvordan bliver modelresultater kontrolleret?+
For understøttede supervised-opgaver adskiller platformen holdout-data, før builderen ser dem, og genberegner evalueringsresultaterne. Den kontrollerer også mod baselines og kigger efter data leakage. Gennemgå resultaterne sammen med rapporten.
Hvad får jeg?+
Et projekt kan indeholde trænings- og forudsigelseskode, en rapport, evalueringsresultater og output-artefakter. Gennemgå de genererede filer, og brug de tilgængelige downloadmuligheder til at arbejde videre med dem.
Kan jeg forbedre et eksisterende resultat?+
Ja. Brug build-samtalen til at finjustere målet, forklare en fejl eller anmode om en anden tilgang. Gennemgå de nye evalueringsresultater for at se, om ændringen hjalp.
Garanterer en god evaluering fremtidig nøjagtighed?+
Nej. Evalueringen beskriver ydeevnen på de anvendte data og testopsætning. Nye data, ændrede forhold og afvigelser fra den tilsigtede brug kan ændre resultatet.

Hvad vil du skabe?

Opret et build, eller sæt et specialistteam til at arbejde på din næste opgave.

Beskriv din idé Udforsk agentteams