Lewati ke konten

Ubah data menjadi sesuatu yang bisa Anda gunakan.

Buat proyek data dan machine learning dengan pekerjaan yang dapat dieksekusi, hasil evaluasi, dan artefak yang dapat diunduh.

Mulai gratis Jelajahi harga

Dari brief hingga hasil.

01

Jelaskan pertanyaannya

Tentukan data, target, dan hasil yang Anda butuhkan. Perjelas evaluasi yang dimaksud.

02

Bangun dan evaluasi

Buat proyek, jalankan pekerjaan training atau prediksi yang didukung, dan periksa hasil evaluasi terpisah.

03

Simpan buktinya

Tinjau laporan dan artefak output, lalu sempurnakan proyek atau bawa file ke alur kerja Anda sendiri.

Hasil bergantung pada data dan pengaturan evaluasi. Pembuatan strategi quant trading sedang direncanakan; belum tersedia sebagai jenis output saat ini.

Dari data Anda menjadi jawaban yang bisa Anda periksa.

Tentukan pertanyaannya, uji pendekatannya, dan simpan bukti di balik hasilnya.

Susun pertanyaan

Berikan tujuan yang jelas pada data.

Beri tahu AI apa yang direpresentasikan setiap baris, pertanyaan mana yang penting, dan seperti apa hasil yang berguna. Proyek dapat mengeksplorasi pola, mengklasifikasikan data, memprediksi suatu nilai, memperkirakan sebuah rangkaian, atau menemukan kelompok. Laporannya menampilkan dataset dan metode secara transparan.

  • Mulai dengan data yang tersedia untuk proyek serta target atau pertanyaan analisis yang jelas.
  • Periksa profil data: kolom, nilai yang hilang, dan distribusi yang relevan.
  • Tetapkan tugas dan metrik evaluasi sebelum menilai hasil.
Contoh dataset energi dengan tabel data, deret permintaan, dan distribusi suhu

Uji hasilnya

Bandingkan model dengan baseline.

Untuk tugas supervised yang didukung, platform memisahkan data holdout sebelum builder melihat data pelatihan. Platform menjalankan kode prediksi yang dihasilkan, menghitung ulang metrik, dan membandingkan model baseline pada split yang sama. Tinjau hasil independen ini bersama estimasi pelatihan dan temuan verifikasi.

  • Pisahkan estimasi pelatihan dari hasil holdout yang dihitung ulang oleh platform.
  • Bandingkan dengan model baseline dan periksa adanya kebocoran data (data leakage).
  • Gunakan temuan ini untuk menyempurnakan pendekatan; akurasi di masa depan tidak dijamin.
Ilustrasi perbandingan model yang menunjukkan mean absolute error untuk baseline, model linear, dan boosted trees

Simpan buktinya

Baca laporannya. Periksa hasil kerjanya.

Hasil akhirnya meliputi kode yang dapat dijalankan dan laporan yang menjelaskan masalah, data, metode, dan hasil. Periksa grafik, analisis error, dan batasannya, lalu gunakan opsi unduhan proyek yang tersedia untuk melanjutkan di workflow Anda sendiri atau minta revisi melalui percakapan build.

  • Tinjau temuan dan batasannya bersama grafik pendukung dan evaluasi.
  • Periksa kode pelatihan dan prediksi beserta artefak output yang tersedia.
  • Gunakan instruksi reproduksi untuk memahami bagaimana hasil tersebut diperoleh.
Contoh laporan permintaan energi dengan nilai observasi dan prediksi, temuan, keterbatasan, dan file pendukung

Alur kerja

Pertahankan keterkaitan hasil kerja.

  1. Jelaskan hasil yang diinginkan

    Jelaskan audiens, output yang diinginkan, dan batasannya. Sempurnakan arahnya sebelum melanjutkan.

  2. Tinjau hasil kerja

    Periksa file yang dihasilkan, pratinjau yang tersedia, dan pemeriksaan yang relevan dengan output.

  3. Buat versi berikutnya

    Minta perubahan, lalu ekspor atau gunakan alur pengiriman yang didukung oleh proyek tersebut.

Jelajahi apa yang akan datang.

Lihat semua builder

AI Website Builder

Buat landing page, toko online, dan situs konten. Jelaskan target audiens dan pengalaman yang diinginkan, lalu tinjau dan sempurnakan hasilnya.

Jelajahi AI Website Builder

AI App Builder

Bangun aplikasi web, mobile, dan desktop sesuai kebutuhan yang harus dipenuhi. Pratinjau pengalamannya, sempurnakan, dan siapkan paket yang sesuai.

Jelajahi AI App Builder

AI Game Builder

Ubah ide game menjadi proyek yang dapat dimainkan. Bentuk aturan, karakter, dan dunia, lalu uji dan sempurnakan pengalamannya.

Jelajahi AI Game Builder
Pertanyaan & jawaban

Sedikit kejelasan sebelum Anda mulai.

Jenis proyek data apa yang bisa saya buat?+
Alur kerja data mendukung analisis, klasifikasi, regresi, peramalan, dan clustering. Jelaskan pertanyaan Anda, data yang tersedia, dan hasil yang ingin Anda evaluasi.
Apa yang harus saya cantumkan dalam brief saya?+
Jelaskan apa yang direpresentasikan setiap baris, field mana yang ingin Anda prediksi atau analisis, dan bagaimana Anda menilai hasil yang berguna. Sertakan batasan yang relevan dan data yang tersedia untuk proyek.
Bagaimana hasil model diperiksa?+
Untuk tugas supervised yang didukung, platform memisahkan data holdout sebelum builder melihatnya dan menghitung ulang hasil evaluasi. Platform juga membandingkan dengan baseline dan memeriksa adanya kebocoran data. Periksa temuan ini bersama laporannya.
Apa yang saya terima?+
Sebuah proyek dapat menyertakan kode pelatihan dan prediksi, laporan, hasil evaluasi, dan artefak output. Periksa file yang dihasilkan dan gunakan opsi unduhan yang tersedia untuk melanjutkan bekerja dengannya.
Bisakah saya menyempurnakan hasil yang sudah ada?+
Ya. Gunakan percakapan build untuk menyempurnakan target, menjelaskan error, atau meminta pendekatan yang berbeda. Periksa hasil evaluasi baru untuk melihat apakah perubahan tersebut membantu.
Apakah evaluasi yang baik menjamin akurasi di masa depan?+
Tidak. Evaluasi menggambarkan performa pada data dan setup pengujian yang digunakan. Data baru, perubahan kondisi, dan perbedaan dari penggunaan yang dimaksud dapat mengubah hasil.

Apa yang akan Anda buat?

Buat sebuah build, atau libatkan tim spesialis untuk mengerjakan tugas Anda selanjutnya.

Jelaskan ide Anda Jelajahi tim agen