Hopp til innhold

Gjør data om til noe du kan bruke.

Lag data- og maskinlæringsprosjekter med kjørbart arbeid, evalueringsresultater og nedlastbare artefakter.

Start gratis Utforsk priser

Fra oppgaven til resultatet.

01

Beskriv spørsmålet

Angi dataene, målet og resultatet du trenger. Gjør den tiltenkte evalueringen tydelig.

02

Bygg og evaluer

Generer prosjektet, kjør støttet trening eller prediksjonsarbeid, og se den separate evalueringen.

03

Behold dokumentasjonen

Se gjennom rapporter og utdataartefakter, og finjuster deretter prosjektet eller ta filene inn i din egen arbeidsflyt.

Resultatene avhenger av dataene og evalueringsoppsettet. Bygging av kvantitative handelsstrategier er planlagt; det er ikke en tilgjengelig utdatatype i dag.

Fra dataene dine til et svar du kan undersøke.

Definer spørsmålet, test tilnærmingen og behold dokumentasjonen bak resultatet.

Ramm inn spørsmålet

Gi dataene et tydelig formål.

Fortell AI-en hva hver rad representerer, hvilket spørsmål som er viktig, og hvordan et nyttig resultat bør se ut. Prosjektet kan utforske mønstre, klassifisere poster, predikere en verdi, prognostisere en serie eller oppdage grupper. Rapporten gjør datasettet og metoden synlig.

  • Start med dataene som er tilgjengelige for prosjektet og et definert mål eller analysespørsmål.
  • Se gjennom dataprofilen: kolonner, manglende verdier og relevante fordelinger.
  • Angi oppgaven og evalueringsmetrikken før du vurderer resultatet.
Eksempel på energidatasett med en datatabell, etterspørselsserie og temperaturfordeling

Test resultatet

Sammenlign modeller mot en basismodell.

For støttede overvåkede oppgaver skiller plattformen ut holdout-data før builderen ser treningsdataene. Den kjører den genererte prediksjonskoden, beregner metrikken på nytt og sammenligner basismodeller på samme inndeling. Se gjennom det uavhengige resultatet sammen med treningsestimatet og verifiseringsfunnene.

  • Skill treningsestimatet fra det plattformberegnede holdout-resultatet.
  • Sammenlign mot basismodeller og se gjennom sjekker for datalekkasje.
  • Bruk funnene til å finjustere tilnærmingen; fremtidig nøyaktighet garanteres ikke.
Illustrerende modellsammenligning som viser gjennomsnittlig absolutt feil for en basismodell, lineær modell og boosted trees

Behold dokumentasjonen

Les rapporten. Undersøk arbeidet.

Leveransen inkluderer kjørbart arbeid og en rapport som forklarer problemet, dataene, metoden og resultatene. Se gjennom diagrammene, feilanalysen og begrensningene, og bruk deretter de tilgjengelige prosjektnedlastingene til å fortsette i din egen arbeidsflyt eller be om en revisjon i byggesamtalen.

  • Se gjennom funn og begrensninger ved siden av de støttende diagrammene og evalueringen.
  • Se gjennom trenings- og prediksjonskode sammen med de tilgjengelige utdataartefaktene.
  • Bruk reproduksjonsinstruksjonene til å forstå hvordan resultatet ble produsert.
Eksempel på rapport om energietterspørsel med observerte og prognostiserte verdier, funn, begrensninger og støttefiler

Arbeidsflyten

Hold arbeidet knyttet sammen.

  1. Beskriv resultatet

    Forklar målgruppen, ønsket resultat og begrensninger. Finjuster retningen før du går videre.

  2. Se gjennom arbeidet

    Se gjennom de genererte filene, tilgjengelig forhåndsvisning og sjekkene som er relevante for resultatet.

  3. Lag neste versjon

    Be om endringer, og eksporter eller bruk leveringsflyten prosjektet støtter.

Utforsk hva som kommer.

Se alle byggere

AI-nettstedsbygger

Lag landingssider, nettbutikker og innholdsnettsteder. Beskriv målgruppen og opplevelsen, og se deretter gjennom og forbedre bygget.

Utforsk AI Website Builder

AI-appbygger

Bygg web-, mobil- og skrivebordsapper rundt oppgaven de skal løse. Forhåndsvis opplevelsen, finpuss den og forbered riktig pakke.

Utforsk AI App Builder

AI-spillbygger

Omsett en spillidé til et spillbart prosjekt. Form reglene, karakterene og verdenen, og test og videreutvikle deretter opplevelsen.

Utforsk AI Game Builder
Spørsmål og svar

Litt klarhet før du starter.

Hva slags dataprosjekter kan jeg bygge?+
Dataflyten støtter analyse, klassifisering, regresjon, prognoser og klynging. Beskriv spørsmålet, tilgjengelige data og resultatet du vil evaluere.
Hva bør jeg ta med i briefen min?+
Forklar hva hver rad representerer, hvilket felt du vil forutsi eller analysere, og hvordan du vurderer om resultatet er nyttig. Ta med relevante begrensninger og dataene som er tilgjengelige for prosjektet.
Hvordan kontrolleres modellresultater?+
For støttede veiledede oppgaver skiller plattformen ut holdout-data før byggeren ser dem, og beregner evalueringsresultatene på nytt. Den sjekker også mot referanseverdier og ser etter datalekkasje. Se funnene sammen med rapporten.
Hva får jeg?+
Et prosjekt kan inkludere trenings- og prediksjonskode, en rapport, evalueringsresultater og utdataartefakter. Se gjennom de genererte filene og bruk de tilgjengelige nedlastingsalternativene for å fortsette å jobbe med dem.
Kan jeg forbedre et eksisterende resultat?+
Ja. Bruk byggesamtalen til å finjustere målet, forklare en feil eller be om en annen tilnærming. Se de nye evalueringsresultatene for å se om endringen hjalp.
Garanterer en god evaluering fremtidig nøyaktighet?+
Nei. Evalueringen beskriver ytelsen på dataene og testoppsettet som ble brukt. Nye data, endrede forhold og avvik fra tiltenkt bruk kan endre resultatet.

Hva vil du lage?

Lag et bygg, eller sett et spesialistteam i arbeid med din neste oppgave.

Beskriv ideen din Utforsk agentteam