Frage formulieren
Legen Sie Daten, Zielgröße und gewünschtes Ergebnis fest. Machen Sie die beabsichtigte Auswertung eindeutig.
Verwandeln Sie Daten in etwas Nutzbares.
Erstelle Daten- und Machine-Learning-Projekte mit ausführbarer Arbeit, Evaluierungsergebnissen und herunterladbaren Artefakten.
Vom Briefing zum Ergebnis.
Erstellen und auswerten
Erzeugen Sie das Projekt, führen Sie unterstütztes Training oder Vorhersagen aus und prüfen Sie die separaten Auswertungsergebnisse.
Belege sichern
Prüfen Sie Berichte und Ausgabedateien, verfeinern Sie dann das Projekt oder übernehmen Sie die Dateien in Ihren eigenen Workflow.
Die Ergebnisse hängen von den Daten und dem Auswertungsaufbau ab. Der Bau von quantitativen Handelsstrategien ist geplant; er ist derzeit kein verfügbarer Ausgabetyp.
Von Ihren Daten zu einer nachvollziehbaren Antwort.
Formulieren Sie die Frage, testen Sie den Ansatz und sichern Sie die Belege hinter dem Ergebnis.
Frage formulieren
Geben Sie den Daten einen klaren Zweck.
Teilen Sie der KI mit, wofür jede Zeile steht, welche Frage wichtig ist und wie ein nützliches Ergebnis aussehen würde. Das Projekt kann Muster erkunden, Datensätze klassifizieren, einen Wert vorhersagen, eine Reihe prognostizieren oder Gruppen entdecken. Sein Bericht macht den Datensatz und die Methode nachvollziehbar.
- Beginnen Sie mit den im Projekt verfügbaren Daten und einer festgelegten Zielgröße oder Analysefrage.
- Prüfen Sie das Datenprofil: Spalten, fehlende Werte und relevante Verteilungen.
- Legen Sie Aufgabe und Bewertungsmetrik fest, bevor Sie das Ergebnis beurteilen.
Ergebnis testen
Vergleiche Modelle mit einer Baseline.
Bei unterstützten überwachten Aufgaben trennt die Plattform Holdout-Daten ab, bevor der Builder Zugriff auf die Trainingsdaten hat. Sie führt den generierten Vorhersagecode aus, berechnet die Metrik neu und vergleicht Baseline-Modelle anhand desselben Splits. Betrachte dieses unabhängige Ergebnis zusammen mit der Trainingsschätzung und den Verifizierungsergebnissen.
- Trenne die Trainingsschätzung vom durch die Plattform neu berechneten Holdout-Ergebnis.
- Vergleiche mit Baseline-Modellen und prüfe auf Datenlecks.
- Nutze die Erkenntnisse zur Verfeinerung des Ansatzes; zukünftige Genauigkeit ist nicht garantiert.
Belege sichern
Lies den Bericht. Prüfe die Arbeit.
Das Ergebnis umfasst ausführbaren Code und einen Bericht, der Problem, Daten, Methode und Ergebnisse erklärt. Sieh dir Diagramme, Fehleranalyse und Einschränkungen an und nutze dann die verfügbaren Projekt-Downloads, um in deinem eigenen Workflow fortzufahren, oder fordere eine Überarbeitung im Build-Gespräch an.
- Sieh dir Erkenntnisse und Einschränkungen zusammen mit den zugehörigen Diagrammen und der Auswertung an.
- Prüfe Trainings- und Vorhersagecode zusammen mit den verfügbaren Ausgabe-Artefakten.
- Nutze die Reproduktionsanleitung, um zu verstehen, wie das Ergebnis erzielt wurde.
Der Ablauf
Halte die Arbeit vernetzt.
Ergebnis beschreiben
Beschreibe Zielgruppe, gewünschtes Ergebnis und Einschränkungen. Verfeinere die Richtung, bevor du fortfährst.
Arbeit prüfen
Sieh dir die generierten Dateien, die verfügbare Vorschau und die für das Ergebnis relevanten Prüfungen an.
Nächste Version erstellen
Fordere Änderungen an und exportiere oder nutze den von diesem Projekt unterstützten Übergabe-Workflow.
Entdecken Sie, was als Nächstes kommt.
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Erstelle Landingpages, Onlineshops und Content-Websites. Beschreibe die Zielgruppe und das Erlebnis, prüfe den Entwurf anschließend und verfeinere ihn.
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Erstelle Web-, Mobil- und Desktop-Apps rund um die Aufgabe, die sie erfüllen sollen. Sieh dir das Erlebnis in der Vorschau an, verfeinere es und bereite das passende Paket vor.
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Verwandle eine Spielidee in ein spielbares Projekt. Gestalte Regeln, Charaktere und Welt, teste das Erlebnis anschließend und verbessere es Schritt für Schritt.
AI Game Builder entdeckenFragen & Antworten
Etwas Klarheit, bevor Sie starten.
Welche Arten von Datenprojekten kann ich erstellen?+
Der Daten-Workflow unterstützt Analyse, Klassifikation, Regression, Prognose und Clustering. Beschreibe die Fragestellung, die verfügbaren Daten und das Ergebnis, das du bewerten möchtest.
Was sollte ich in mein Briefing aufnehmen?+
Erkläre, wofür jede Zeile steht, welches Feld vorhergesagt oder analysiert werden soll und woran du ein nützliches Ergebnis erkennst. Füge relevante Einschränkungen und die dem Projekt zur Verfügung stehenden Daten hinzu.
Wie werden Modellergebnisse überprüft?+
Bei unterstützten überwachten Aufgaben trennt die Plattform Holdout-Daten ab, bevor der Builder darauf zugreift, und berechnet Auswertungsergebnisse neu. Sie prüft außerdem gegen Baselines und sucht nach Datenlecks. Sieh dir die Erkenntnisse zusammen mit dem Bericht an.
Was erhalte ich?+
Ein Projekt kann Trainings- und Vorhersagecode, einen Bericht, Auswertungsergebnisse und Ausgabe-Artefakte enthalten. Sieh dir die generierten Dateien an und nutze die verfügbaren Download-Optionen, um damit weiterzuarbeiten.
Kann ich ein bestehendes Ergebnis verbessern?+
Ja. Nutze das Build-Gespräch, um das Ziel zu verfeinern, einen Fehler zu erklären oder einen anderen Ansatz anzufordern. Sieh dir die neuen Auswertungsergebnisse an, um festzustellen, ob die Änderung geholfen hat.
Garantiert eine gute Auswertung zukünftige Genauigkeit?+
Nein. Die Auswertung beschreibt die Leistung anhand der verwendeten Daten und des Testaufbaus. Neue Daten, sich ändernde Bedingungen und Abweichungen vom vorgesehenen Einsatzzweck können das Ergebnis verändern.
Was wirst du erschaffen?
Erstelle einen Build oder lass ein Spezialistenteam an deiner nächsten Aufgabe arbeiten.