Opisz pytanie
Określ dane, cel i wynik, którego potrzebujesz. Wyjaśnij zamierzony sposób oceny.
Zamień dane w coś, czego możesz użyć.
Twórz projekty danych i uczenia maszynowego z wykonywalnymi zadaniami, wynikami ewaluacji i plikami do pobrania.
Od briefu do wyniku.
Zbuduj i oceń
Wygeneruj projekt, uruchom wspierane trenowanie lub przewidywanie, a następnie przejrzyj oddzielne wyniki ewaluacji.
Zachowaj dowody
Przejrzyj raporty i pliki wynikowe, a następnie udoskonal projekt lub przenieś pliki do własnego workflow.
Wyniki zależą od danych i konfiguracji ewaluacji. Tworzenie strategii handlu ilościowego jest planowane; nie jest to dziś dostępny typ wyniku.
Od twoich danych do odpowiedzi, którą możesz sprawdzić.
Zdefiniuj pytanie, przetestuj podejście i zachowaj dowody stojące za wynikiem.
Sformułuj pytanie
Nadaj danym jasny cel.
Powiedz AI, co reprezentuje każdy wiersz, które pytanie ma znaczenie i jak wygląda przydatny wynik. Projekt może badać wzorce, klasyfikować rekordy, przewidywać wartość, prognozować szereg lub wykrywać grupy. Jego raport pokazuje zbiór danych i metodę.
- Zacznij od danych dostępnych dla projektu i zdefiniowanego celu lub pytania analitycznego.
- Sprawdź profil danych: kolumny, brakujące wartości i istotne rozkłady.
- Ustal zadanie i metrykę ewaluacji przed oceną wyniku.
Przetestuj wynik
Porównaj modele z modelem bazowym.
Dla wspieranych zadań nadzorowanych platforma wydziela dane testowe (holdout), zanim kreator zobaczy dane treningowe. Uruchamia wygenerowany kod predykcyjny, ponownie oblicza metrykę i porównuje modele bazowe na tym samym podziale. Przejrzyj ten niezależny wynik razem z oszacowaniem treningowym i ustaleniami weryfikacji.
- Oddziel oszacowanie treningowe od wyniku holdout przeliczonego przez platformę.
- Porównaj z modelami bazowymi i sprawdź kontrole pod kątem wycieku danych.
- Wykorzystaj ustalenia do udoskonalenia podejścia; przyszła dokładność nie jest gwarantowana.
Zachowaj dowody
Przeczytaj raport. Sprawdź pracę.
Wynik obejmuje wykonywalną pracę i raport wyjaśniający problem, dane, metodę i wyniki. Przejrzyj wykresy, analizę błędów i ograniczenia, a następnie skorzystaj z dostępnych plików do pobrania, aby kontynuować we własnym workflow lub poproś o poprawkę w rozmowie budowy.
- Przejrzyj ustalenia i ograniczenia obok wspierających wykresów i ewaluacji.
- Sprawdź kod treningowy i predykcyjny wraz z dostępnymi plikami wynikowymi.
- Skorzystaj z instrukcji odtworzenia, aby zrozumieć, jak powstał wynik.
Przebieg pracy
Zachowaj spójność pracy.
Opisz wynik
Wyjaśnij odbiorców, pożądany wynik i ograniczenia. Doprecyzuj kierunek przed przejściem dalej.
Przejrzyj pracę
Sprawdź wygenerowane pliki, dostępny podgląd i kontrole istotne dla wyniku.
Utwórz kolejną wersję
Poproś o zmiany, a następnie wyeksportuj lub skorzystaj z procesu dostarczania obsługiwanego przez ten projekt.
Sprawdź, co dalej.
Zobacz wszystkie buildery
Kreator stron AI
Twórz strony docelowe, sklepy internetowe i serwisy treściowe. Opisz grupę odbiorców i doświadczenie, a następnie przejrzyj i dopracuj build.
Poznaj AI Website Builder
Kreator aplikacji AI
Twórz aplikacje webowe, mobilne i desktopowe dopasowane do zadania, które mają realizować. Podglądaj doświadczenie, dopracowuj je i przygotuj odpowiedni pakiet.
Poznaj AI App Builder
Kreator gier AI
Zamień pomysł na grę w projekt do zagrania. Kształtuj zasady, postacie i świat, a następnie testuj i iteruj to doświadczenie.
Poznaj AI Game BuilderPytania i odpowiedzi
Trochę jasności, zanim zaczniesz.
Jakie projekty danych mogę zbudować?+
Przepływ pracy z danymi obsługuje analizę, klasyfikację, regresję, prognozowanie i klasteryzację. Opisz pytanie, dostępne dane oraz wynik, który chcesz ocenić.
Co powinienem zawrzeć w briefie?+
Wyjaśnij, co reprezentuje każdy wiersz, które pole chcesz przewidywać lub analizować oraz jak ocenisz przydatność wyniku. Uwzględnij istotne ograniczenia i dane dostępne w projekcie.
Jak sprawdzane są wyniki modelu?+
W obsługiwanych zadaniach uczenia nadzorowanego platforma wydziela dane testowe, zanim zobaczy je narzędzie budujące, i ponownie oblicza wyniki ewaluacji. Sprawdza także wyniki względem punktów odniesienia i wykrywa wycieki danych. Przejrzyj wnioski razem z raportem.
Co otrzymuję?+
Projekt może zawierać kod treningowy i predykcyjny, raport, wyniki ewaluacji oraz artefakty wyjściowe. Przejrzyj wygenerowane pliki i skorzystaj z dostępnych opcji pobierania, aby dalej nad nimi pracować.
Czy mogę poprawić istniejący wynik?+
Tak. Skorzystaj z konwersacji budowania, aby doprecyzować cel, opisać błąd lub poprosić o inne podejście. Sprawdź nowe wyniki ewaluacji, aby zobaczyć, czy zmiana pomogła.
Czy dobra ewaluacja gwarantuje przyszłą dokładność?+
Nie. Ewaluacja opisuje skuteczność na danych i w konfiguracji testowej, która została użyta. Nowe dane, zmieniające się warunki oraz różnice względem docelowego zastosowania mogą zmienić wynik.
Co stworzysz?
Utwórz build lub zleć specjalistycznemu zespołowi wykonanie kolejnego zadania.