Descreva a pergunta
Defina os dados, o alvo e o resultado que você precisa. Deixe clara a avaliação pretendida.
Transforme dados em algo que você possa usar.
Crie projetos de dados e machine learning com trabalho executável, resultados de avaliação e artefatos para download.
Do briefing ao resultado.
Construa e avalie
Gere o projeto, execute o treinamento ou a previsão suportados e inspecione os resultados de avaliação separados.
Mantenha as evidências
Revise relatórios e artefatos de saída, depois refine o projeto ou leve os arquivos para o seu próprio fluxo de trabalho.
Os resultados dependem dos dados e da configuração de avaliação. Builds de estratégias de trading quantitativo estão planejados; ainda não são um tipo de saída disponível.
Dos seus dados a uma resposta que você pode inspecionar.
Defina a pergunta, teste a abordagem e mantenha as evidências por trás do resultado.
Defina a pergunta
Dê aos dados um propósito claro.
Diga à IA o que cada linha representa, qual pergunta importa e como seria um resultado útil. O projeto pode explorar padrões, classificar registros, prever um valor, projetar uma série ou descobrir grupos. O relatório torna visíveis o conjunto de dados e o método.
- Comece com os dados disponíveis no projeto e um alvo definido ou uma pergunta de análise.
- Inspecione o perfil dos dados: colunas, valores ausentes e distribuições relevantes.
- Defina a tarefa e a métrica de avaliação antes de julgar o resultado.
Teste o resultado
Compare modelos com um baseline.
Para tarefas supervisionadas suportadas, a plataforma separa dados de holdout antes de o builder ver os dados de treinamento. Ela executa o código de previsão gerado, recalcula a métrica e compara modelos de baseline na mesma divisão. Revise esse resultado independente junto com a estimativa de treinamento e as descobertas da verificação.
- Separe a estimativa de treinamento do resultado de holdout recalculado pela plataforma.
- Compare com modelos de baseline e inspecione as verificações de vazamento de dados.
- Use as descobertas para refinar a abordagem; a precisão futura não é garantida.
Mantenha as evidências
Leia o relatório. Inspecione o trabalho.
A entrega inclui trabalho executável e um relatório explicando o problema, os dados, o método e os resultados. Inspecione os gráficos, a análise de erros e as limitações, depois use os downloads disponíveis do projeto para continuar no seu próprio fluxo de trabalho ou solicite uma revisão na conversa de build.
- Revise descobertas e limitações ao lado dos gráficos de apoio e da avaliação.
- Inspecione o código de treinamento e previsão com os artefatos de saída disponíveis.
- Use as instruções de reprodução para entender como o resultado foi produzido.
O fluxo de trabalho
Mantenha o trabalho conectado.
Descreva o resultado
Explique o público, o resultado desejado e as restrições. Refine a direção antes de avançar.
Revise o trabalho
Inspecione os arquivos gerados, a pré-visualização disponível e as verificações relevantes para a saída.
Crie a próxima versão
Solicite alterações e depois exporte ou use o fluxo de entrega compatível com esse projeto.
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Um pouco de clareza antes de começar.
Que tipos de projetos de dados posso criar?+
O fluxo de dados oferece suporte a análise, classificação, regressão, previsão e clustering. Descreva a pergunta, os dados disponíveis e o resultado que você quer avaliar.
O que devo incluir no meu briefing?+
Explique o que cada linha representa, qual campo você quer prever ou analisar e como você vai avaliar se o resultado é útil. Inclua restrições relevantes e os dados disponíveis para o projeto.
Como os resultados do modelo são verificados?+
Para tarefas supervisionadas compatíveis, a plataforma separa os dados de holdout antes de o builder ter acesso a eles e recalcula os resultados de avaliação. Ela também compara com baselines e verifica se há vazamento de dados. Analise as descobertas junto com o relatório.
O que eu recebo?+
Um projeto pode incluir código de treinamento e previsão, um relatório, resultados de avaliação e artefatos de saída. Revise os arquivos gerados e use as opções de download disponíveis para continuar trabalhando com eles.
Posso melhorar um resultado existente?+
Sim. Use a conversa de build para refinar o alvo, explicar um erro ou solicitar uma abordagem diferente. Revise os novos resultados de avaliação para ver se a alteração ajudou.
Uma boa avaliação garante precisão no futuro?+
Não. A avaliação descreve o desempenho com os dados e a configuração de teste usados. Novos dados, mudanças nas condições e diferenças em relação ao uso pretendido podem alterar o resultado.
O que você vai criar?
Crie um build ou coloque uma equipe especializada para trabalhar na sua próxima tarefa.