Ga naar inhoud

Maak van data iets bruikbaars.

Maak data- en machine-learningprojecten met uitvoerbaar werk, evaluatieresultaten en downloadbare artefacten.

Gratis starten Bekijk prijzen

Van de briefing naar het resultaat.

01

Beschrijf de vraag

Geef de data, het doel en het gewenste resultaat aan. Maak duidelijk welke evaluatie je voor ogen hebt.

02

Bouwen en evalueren

Genereer het project, voer ondersteunde training of voorspellingen uit en bekijk de afzonderlijke evaluatieresultaten.

03

Bewaar het bewijs

Bekijk de rapporten en outputbestanden, en verfijn vervolgens het project of neem de bestanden mee naar je eigen workflow.

Resultaten zijn afhankelijk van de data en de evaluatieopzet. Het bouwen van quant-tradingstrategieën staat op de planning, maar is nu nog geen beschikbaar outputtype.

Van je data naar een antwoord dat je kunt controleren.

Bepaal de vraag, test de aanpak en bewaar het bewijs achter het resultaat.

Formuleer de vraag

Geef de data een duidelijk doel.

Vertel de AI wat elke rij voorstelt, welke vraag ertoe doet en hoe een bruikbaar resultaat eruitziet. Het project kan patronen verkennen, records classificeren, een waarde voorspellen, een reeks voorspellen of groepen ontdekken. Het rapport maakt de dataset en methode inzichtelijk.

  • Begin met de data waarover het project beschikt en een vastgesteld doel of analysevraag.
  • Bekijk het dataprofiel: kolommen, ontbrekende waarden en relevante verdelingen.
  • Stel de taak en evaluatiemetriek vast voordat je het resultaat beoordeelt.
Voorbeeld van een energiedataset met een datatabel, vraagreeks en temperatuurverdeling

Test het resultaat

Vergelijk modellen met een baseline.

Voor ondersteunde supervised taken scheidt het platform een deel van de data (holdout) af voordat de builder de trainingsdata te zien krijgt. Het voert de gegenereerde voorspellingscode uit, herberekent de metriek en vergelijkt baselinemodellen op dezelfde split. Bekijk dat onafhankelijke resultaat naast de trainingsschatting en de bevindingen uit de verificatie.

  • Houd de trainingsschatting gescheiden van het door het platform herberekende holdout-resultaat.
  • Vergelijk met baselinemodellen en bekijk de checks op dataleakage.
  • Gebruik de bevindingen om de aanpak te verfijnen; toekomstige nauwkeurigheid is niet gegarandeerd.
Illustratieve modelvergelijking met de gemiddelde absolute fout voor een baseline, een lineair model en boosted trees

Bewaar het bewijs

Lees het rapport. Bekijk het werk.

Het opleverbare geheel omvat uitvoerbaar werk en een rapport dat het probleem, de data, de methode en de resultaten toelicht. Bekijk de grafieken, foutanalyse en beperkingen, en gebruik daarna de beschikbare projectdownloads om verder te gaan in je eigen workflow of om een revisie aan te vragen in het bouwgesprek.

  • Bekijk bevindingen en beperkingen naast de bijbehorende grafieken en evaluatie.
  • Bekijk de trainings- en voorspellingscode samen met de beschikbare outputbestanden.
  • Gebruik de reproductie-instructies om te begrijpen hoe het resultaat tot stand kwam.
Voorbeeldrapport over energievraag met waargenomen en voorspelde waarden, bevindingen, beperkingen en bijbehorende bestanden

De workflow

Houd het werk met elkaar verbonden.

  1. Beschrijf het resultaat

    Leg de doelgroep, de gewenste output en de randvoorwaarden uit. Verfijn de richting voordat je verdergaat.

  2. Bekijk het werk

    Bekijk de gegenereerde bestanden, de beschikbare preview en de relevante checks voor de output.

  3. Maak de volgende versie

    Vraag om aanpassingen en exporteer daarna, of gebruik de leverworkflow die dat project ondersteunt.

Ontdek wat er nog meer is.

Bekijk alle builders

AI-websitebouwer

Maak landingspagina's, webshops en contentsites. Beschrijf de doelgroep en de ervaring, en bekijk en verfijn vervolgens de build.

Verken AI Website Builder

AI-appbouwer

Bouw web-, mobiele en desktopapps rond de taak die ze moeten uitvoeren. Bekijk de ervaring in preview, verfijn hem en bereid het juiste pakket voor.

Verken AI App Builder

AI-gamebouwer

Vertaal een game-idee naar een speelbaar project. Vorm de regels, personages en wereld, en test en verfijn vervolgens de ervaring.

Verken AI Game Builder
Vragen & antwoorden

Een beetje duidelijkheid voordat je begint.

Welke soorten dataprojecten kan ik bouwen?+
De dataworkflow ondersteunt analyse, classificatie, regressie, voorspelling en clustering. Beschrijf de vraag, de beschikbare data en het resultaat dat je wilt evalueren.
Wat moet ik in mijn briefing opnemen?+
Leg uit wat elke rij voorstelt, welk veld je wilt voorspellen of analyseren, en hoe je een bruikbaar resultaat beoordeelt. Vermeld relevante beperkingen en de data die voor het project beschikbaar is.
Hoe worden modelresultaten gecontroleerd?+
Voor ondersteunde supervised taken scheidt het platform holdout-data voordat de builder deze ziet, en herberekent het de evaluatieresultaten. Het controleert ook op basislijnen en zoekt naar datalekkage. Bekijk de bevindingen samen met het rapport.
Wat ontvang ik?+
Een project kan trainings- en voorspellingscode, een rapport, evaluatieresultaten en outputbestanden bevatten. Bekijk de gegenereerde bestanden en gebruik de beschikbare downloadopties om er verder mee te werken.
Kan ik een bestaand resultaat verbeteren?+
Ja. Gebruik het bouwgesprek om het doel te verfijnen, een fout toe te lichten of een andere aanpak te vragen. Bekijk de nieuwe evaluatieresultaten om te zien of de wijziging heeft geholpen.
Garandeert een goede evaluatie toekomstige nauwkeurigheid?+
Nee. De evaluatie beschrijft de prestaties op de gebruikte data en testopzet. Nieuwe data, veranderende omstandigheden en afwijkingen van het beoogde gebruik kunnen het resultaat veranderen.

Wat ga jij maken?

Maak een build, of zet een gespecialiseerd team aan het werk voor je volgende taak.

Beschrijf je idee Ontdek agentteams