Descrivi la domanda
Definisci i dati, l'obiettivo e il risultato di cui hai bisogno. Rendi chiara la valutazione prevista.
Trasforma i dati in qualcosa di utilizzabile.
Crea progetti di dati e machine learning con lavoro eseguibile, risultati di valutazione e artefatti scaricabili.
Dal brief al risultato.
Costruisci e valuta
Genera il progetto, esegui l'addestramento o la previsione supportati e ispeziona i risultati separati della valutazione.
Conserva le prove
Esamina report e file di output, quindi perfeziona il progetto o porta i file nel tuo flusso di lavoro.
I risultati dipendono dai dati e dalla configurazione di valutazione. I build di strategie di trading quantitativo sono pianificati; oggi non sono ancora un tipo di output disponibile.
Dai tuoi dati a una risposta che puoi esaminare.
Definisci la domanda, testa l'approccio e conserva le prove alla base del risultato.
Definisci la domanda
Dai ai dati uno scopo chiaro.
Spiega all'AI cosa rappresenta ogni riga, quale domanda conta e come dovrebbe essere un risultato utile. Il progetto può esplorare pattern, classificare record, prevedere un valore, generare una previsione temporale o individuare gruppi. Il suo report rende visibili il dataset e il metodo utilizzato.
- Parti dai dati disponibili per il progetto e da un obiettivo o una domanda di analisi definita.
- Esamina il profilo dei dati: colonne, valori mancanti e distribuzioni rilevanti.
- Definisci il task e la metrica di valutazione prima di giudicare il risultato.
Verifica il risultato
Confronta i modelli con una baseline.
Per i task supervisionati supportati, la piattaforma separa i dati di holdout prima che il builder veda i dati di training. Esegue il codice di previsione generato, ricalcola la metrica e confronta i modelli baseline sullo stesso split. Rivedi questo risultato indipendente insieme alla stima di training e ai risultati della verifica.
- Separa la stima di training dal risultato di holdout ricalcolato dalla piattaforma.
- Confronta con i modelli baseline ed esamina i controlli per il data leakage.
- Usa i risultati per perfezionare l'approccio; l'accuratezza futura non è garantita.
Conserva le prove
Leggi il report. Esamina il lavoro.
Il deliverable include lavoro eseguibile e un report che spiega il problema, i dati, il metodo e i risultati. Esamina i grafici, l'analisi degli errori e i limiti, poi usa i download disponibili per il progetto per continuare nel tuo workflow o richiedi una revisione nella conversazione di build.
- Rivedi i risultati e i limiti insieme ai grafici di supporto e alla valutazione.
- Esamina il codice di training e previsione insieme agli output disponibili.
- Usa le istruzioni di riproduzione per capire come è stato prodotto il risultato.
Il workflow
Mantieni il lavoro collegato.
Descrivi il risultato
Spiega il pubblico, l'output desiderato e i vincoli. Perfeziona la direzione prima di procedere.
Rivedi il lavoro
Esamina i file generati, la preview disponibile e i controlli rilevanti per l'output.
Crea la versione successiva
Richiedi modifiche, poi esporta o usa il workflow di consegna supportato da quel progetto.
Scopri cosa c'è dopo.
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Scopri AI Game BuilderDomande e risposte
Un po' di chiarezza prima di iniziare.
Quali tipi di progetti sui dati posso creare?+
Il workflow sui dati supporta analisi, classificazione, regressione, previsione e clustering. Descrivi la domanda, i dati disponibili e il risultato che vuoi valutare.
Cosa dovrei includere nel mio brief?+
Spiega cosa rappresenta ogni riga, quale campo vuoi prevedere o analizzare e come giudicherai un risultato utile. Includi i vincoli rilevanti e i dati disponibili per il progetto.
Come vengono verificati i risultati dei modelli?+
Per i task supervisionati supportati, la piattaforma separa i dati di holdout prima che il builder li veda e ricalcola i risultati della valutazione. Controlla anche rispetto alle baseline e verifica la presenza di data leakage. Esamina i risultati insieme al report.
Cosa ricevo?+
Un progetto può includere codice di training e previsione, un report, risultati di valutazione e output generati. Rivedi i file generati e usa le opzioni di download disponibili per continuare a lavorarci.
Posso migliorare un risultato esistente?+
Sì. Usa la conversazione di build per perfezionare l'obiettivo, spiegare un errore o richiedere un approccio diverso. Rivedi i nuovi risultati di valutazione per verificare se la modifica ha aiutato.
Una buona valutazione garantisce l'accuratezza futura?+
No. La valutazione descrive le prestazioni sui dati e sulla configurazione di test utilizzati. Nuovi dati, condizioni che cambiano e differenze rispetto all'uso previsto possono modificare il risultato.
Cosa vuoi creare?
Crea una build, oppure metti al lavoro un team di specialisti sul tuo prossimo task.