प्रश्न बताएं
अपनी ज़रूरत का डेटा, टारगेट और परिणाम बताएं। इच्छित एवैल्युएशन स्पष्ट करें।
डेटा को उपयोगी किसी चीज़ में बदलें।
एक्जीक्यूटेबल कार्य, मूल्यांकन परिणाम और डाउनलोड करने योग्य आर्टिफैक्ट्स के साथ डेटा और मशीन-लर्निंग प्रोजेक्ट्स बनाएं।
ब्रीफ से परिणाम तक।
बनाएं और एवैल्युएट करें
प्रोजेक्ट जनरेट करें, सपोर्टेड ट्रेनिंग या प्रेडिक्शन कार्य चलाएं और अलग एवैल्युएशन परिणामों की जांच करें।
सबूत सुरक्षित रखें
रिपोर्ट्स और आउटपुट आर्टिफैक्ट्स की समीक्षा करें, फिर प्रोजेक्ट को परिष्कृत करें या फ़ाइलों को अपने वर्कफ़्लो में ले जाएं।
परिणाम डेटा और एवैल्युएशन सेटअप पर निर्भर करते हैं। क्वांट ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी बिल्ड्स प्लान की गई हैं; वे आज एक उपलब्ध आउटपुट टाइप नहीं हैं।
आपके डेटा से एक ऐसे उत्तर तक जिसकी आप जांच कर सकते हैं।
प्रश्न परिभाषित करें, दृष्टिकोण टेस्ट करें और परिणाम के पीछे के सबूत सुरक्षित रखें।
सवाल तय करें
डेटा को एक स्पष्ट उद्देश्य दें।
AI को बताएं कि हर रो क्या दर्शाती है, कौन सा सवाल मायने रखता है और एक उपयोगी परिणाम कैसा दिखेगा। प्रोजेक्ट पैटर्न खोज सकता है, रिकॉर्ड्स को वर्गीकृत कर सकता है, कोई वैल्यू प्रेडिक्ट कर सकता है, सीरीज़ का पूर्वानुमान लगा सकता है या समूह खोज सकता है। इसकी रिपोर्ट डेटासेट और तरीके को स्पष्ट रूप से दिखाती है।
- प्रोजेक्ट के लिए उपलब्ध डेटा और एक तय लक्ष्य या विश्लेषण प्रश्न से शुरुआत करें।
- डेटा प्रोफाइल जांचें: कॉलम, गायब वैल्यू और प्रासंगिक डिस्ट्रिब्यूशन।
- परिणाम का मूल्यांकन करने से पहले टास्क और इवैल्यूएशन मेट्रिक तय करें।
परिणाम की जांच करें
मॉडल्स की तुलना एक बेसलाइन से करें।
सपोर्टेड सुपरवाइज़्ड टास्क के लिए, प्लेटफ़ॉर्म बिल्डर के ट्रेनिंग डेटा देखने से पहले होल्डआउट डेटा अलग कर देता है। यह जनरेट किए गए प्रेडिक्शन कोड को चलाता है, मेट्रिक को दोबारा कैलकुलेट करता है और उसी स्प्लिट पर बेसलाइन मॉडल्स की तुलना करता है। ट्रेनिंग एस्टिमेट और वेरिफिकेशन निष्कर्षों के साथ उस स्वतंत्र परिणाम की समीक्षा करें।
- ट्रेनिंग एस्टिमेट को प्लेटफ़ॉर्म द्वारा दोबारा कैलकुलेट किए गए होल्डआउट परिणाम से अलग रखें।
- बेसलाइन मॉडल्स से तुलना करें और डेटा लीकेज की जांच देखें।
- निष्कर्षों का उपयोग अपने तरीके को बेहतर बनाने के लिए करें; भविष्य की सटीकता की कोई गारंटी नहीं है।
सबूत सुरक्षित रखें
रिपोर्ट पढ़ें। काम की जांच करें।
डिलिवरेबल में एक्ज़ीक्यूटेबल काम और समस्या, डेटा, तरीके और परिणामों को समझाने वाली रिपोर्ट शामिल होती है। चार्ट, एरर एनालिसिस और सीमाओं की जांच करें, फिर अपने खुद के वर्कफ़्लो में जारी रखने के लिए उपलब्ध प्रोजेक्ट डाउनलोड का उपयोग करें या बिल्ड कन्वर्सेशन में रिवीज़न का अनुरोध करें।
- निष्कर्षों और सीमाओं की समीक्षा सपोर्टिंग चार्ट और इवैल्यूएशन के साथ करें।
- उपलब्ध आउटपुट आर्टिफैक्ट्स के साथ ट्रेनिंग और प्रेडिक्शन कोड की जांच करें।
- यह समझने के लिए रिप्रोडक्शन निर्देशों का उपयोग करें कि परिणाम कैसे तैयार किया गया था।
वर्कफ़्लो
काम को जुड़ा हुआ रखें।
परिणाम का वर्णन करें
ऑडियंस, वांछित आउटपुट और सीमाओं को समझाएं। आगे बढ़ने से पहले दिशा को बेहतर बनाएं।
काम की समीक्षा करें
जनरेट की गई फ़ाइलों, उपलब्ध प्रीव्यू और आउटपुट से संबंधित जांचों का निरीक्षण करें।
अगला वर्ज़न बनाएं
बदलाव का अनुरोध करें, फिर उस प्रोजेक्ट द्वारा सपोर्टेड डिलीवरी वर्कफ़्लो का उपयोग करके एक्सपोर्ट करें या उपयोग करें।
आगे क्या है, जानें।
सभी बिल्डर देखें
AI वेबसाइट बिल्डर
लैंडिंग पेज, स्टोरफ्रंट और कंटेंट साइट बनाएं। ऑडियंस और अनुभव बताएं, फिर बिल्ड की समीक्षा करें और उसे बेहतर बनाएं।
AI Website Builder एक्सप्लोर करें
AI ऐप बिल्डर
उनके काम के हिसाब से वेब, मोबाइल और डेस्कटॉप ऐप बनाएं। अनुभव का प्रीव्यू देखें, उसे बेहतर बनाएं और उपयुक्त पैकेज तैयार करें।
AI App Builder एक्सप्लोर करें
AI गेम बिल्डर
किसी गेम आइडिया को खेलने-योग्य प्रोजेक्ट में बदलें। नियम, किरदार और दुनिया गढ़ें, फिर अनुभव को टेस्ट करके सुधारें।
AI Game Builder देखेंप्रश्न और उत्तर
शुरू करने से पहले थोड़ी स्पष्टता।
मैं किस तरह के डेटा प्रोजेक्ट बना सकता हूं?+
डेटा वर्कफ़्लो एनालिसिस, क्लासिफ़िकेशन, रिग्रेशन, फ़ोरकास्टिंग और क्लस्टरिंग को सपोर्ट करता है। सवाल, उपलब्ध डेटा और वह परिणाम बताएं जिसका आप मूल्यांकन करना चाहते हैं।
मुझे अपने ब्रीफ़ में क्या शामिल करना चाहिए?+
बताएं कि हर रो क्या दर्शाती है, आप किस फ़ील्ड की भविष्यवाणी या विश्लेषण करना चाहते हैं, और आप किसी उपयोगी परिणाम को कैसे परखेंगे। प्रासंगिक सीमाएं और प्रोजेक्ट के लिए उपलब्ध डेटा शामिल करें।
मॉडल परिणामों की जांच कैसे की जाती है?+
सपोर्टेड सुपरवाइज़्ड टास्क के लिए, प्लेटफ़ॉर्म बिल्डर के इसे देखने से पहले होल्डआउट डेटा अलग कर देता है और इवैल्यूएशन परिणामों को दोबारा कैलकुलेट करता है। यह बेसलाइन के मुकाबले भी जांच करता है और डेटा लीकेज की तलाश करता है। रिपोर्ट के साथ निष्कर्षों की जांच करें।
मुझे क्या मिलता है?+
एक प्रोजेक्ट में ट्रेनिंग और प्रेडिक्शन कोड, एक रिपोर्ट, इवैल्यूएशन परिणाम और आउटपुट आर्टिफैक्ट्स शामिल हो सकते हैं। जनरेट की गई फ़ाइलों की समीक्षा करें और उनके साथ काम जारी रखने के लिए उपलब्ध डाउनलोड विकल्पों का उपयोग करें।
क्या मैं किसी मौजूदा परिणाम को बेहतर बना सकता हूं?+
हां। लक्ष्य को बेहतर बनाने, किसी एरर को समझाने या किसी अलग तरीके का अनुरोध करने के लिए बिल्ड कन्वर्सेशन का उपयोग करें। यह देखने के लिए नए इवैल्यूएशन परिणामों की समीक्षा करें कि बदलाव से मदद मिली या नहीं।
क्या एक अच्छा इवैल्यूएशन भविष्य की सटीकता की गारंटी देता है?+
नहीं। इवैल्यूएशन उपयोग किए गए डेटा और टेस्ट सेटअप पर परफ़ॉर्मेंस को दर्शाता है। नया डेटा, बदलती परिस्थितियां और इच्छित उपयोग से अंतर परिणाम को बदल सकते हैं।
आप क्या बनाएँगे?
एक बिल्ड बनाएं, या अपने अगले टास्क पर काम करने के लिए एक विशेषज्ञ टीम लगाएं।