Descrie întrebarea
Stabilește datele, ținta și rezultatul de care ai nevoie. Clarifică modul de evaluare avut în vedere.
Transformă datele în ceva folositor.
Creează proiecte de date și machine learning cu lucrări executabile, rezultate de evaluare și artefacte descărcabile.
De la brief la rezultat.
Construiește și evaluează
Generează proiectul, rulează lucrările de antrenare sau predicție suportate și examinează rezultatele separate ale evaluării.
Păstrează dovezile
Examinează rapoartele și fișierele rezultate, apoi rafinează proiectul sau preia fișierele în propriul flux de lucru.
Rezultatele depind de date și de modul de evaluare configurat. Construirea de strategii de trading cuantitativ este planificată; nu este încă un tip de rezultat disponibil.
De la datele tale la un răspuns pe care îl poți examina.
Definește întrebarea, testează abordarea și păstrează dovezile din spatele rezultatului.
Stabilește întrebarea
Dă datelor un scop clar.
Spune AI-ului ce reprezintă fiecare rând, ce întrebare contează și cum ar arăta un rezultat util. Proiectul poate explora tipare, clasifica înregistrări, prezice o valoare, prognoza o serie sau descoperi grupuri. Raportul său face vizibile setul de date și metoda folosită.
- Pornește de la datele disponibile în proiect și de la o țintă sau o întrebare de analiză definită.
- Examinează profilul datelor: coloane, valori lipsă și distribuții relevante.
- Stabilește sarcina și metrica de evaluare înainte de a judeca rezultatul.
Testează rezultatul
Compară modelele cu un model de referință.
Pentru sarcinile de învățare supravegheată suportate, platforma separă datele de test înainte ca builder-ul să vadă datele de antrenare. Rulează codul de predicție generat, recalculează metrica și compară modelele de referință pe aceeași separare a datelor. Examinează acest rezultat independent alături de estimarea din antrenare și de constatările verificării.
- Separă estimarea din antrenare de rezultatul recalculat de platformă pe setul de test.
- Compară cu modele de referință și examinează verificările pentru scurgeri de date.
- Folosește constatările pentru a rafina abordarea; acuratețea viitoare nu este garantată.
Păstrează dovezile
Citește raportul. Examinează munca.
Livrabilul include cod executabil și un raport care explică problema, datele, metoda și rezultatele. Examinează graficele, analiza erorilor și limitările, apoi folosește fișierele disponibile pentru descărcare pentru a continua în propriul flux de lucru sau solicită o revizuire în conversația de construcție.
- Analizează constatările și limitările alături de graficele și evaluarea justificative.
- Examinează codul de antrenare și predicție împreună cu fișierele rezultate disponibile.
- Folosește instrucțiunile de reproducere pentru a înțelege cum a fost obținut rezultatul.
Fluxul de lucru
Păstrează munca conectată.
Descrie rezultatul
Explică publicul țintă, rezultatul dorit și constrângerile. Rafinează direcția înainte de a merge mai departe.
Examinează lucrarea
Examinează fișierele generate, previzualizarea disponibilă și verificările relevante pentru rezultat.
Creează următoarea versiune
Cere modificări, apoi exportă sau folosește fluxul de livrare acceptat de acel proiect.
Descoperă ce urmează.
Vezi toate instrumentele de construire
Generator de site-uri cu AI
Creează pagini de destinație, magazine online și site-uri de conținut. Descrie publicul și experiența, apoi revizuiește și rafinează build-ul.
Explorează AI Website Builder
Generator de aplicații cu AI
Construiește aplicații web, mobile și desktop în jurul sarcinii pe care trebuie să o îndeplinească. Previzualizează experiența, rafineaz-o și pregătește pachetul potrivit.
Explorează AI App Builder
Generator de jocuri cu AI
Transformă o idee de joc într-un proiect jucabil. Modelează regulile, personajele și lumea, apoi testează și rafinează experiența.
Explorează AI Game BuilderÎntrebări și răspunsuri
Puțină claritate înainte să începi.
Ce tipuri de proiecte de date pot construi?+
Fluxul de lucru pentru date acceptă analiză, clasificare, regresie, prognoză și clusterizare. Descrie întrebarea, datele disponibile și rezultatul pe care vrei să-l evaluezi.
Ce ar trebui să includ în briefing-ul meu?+
Explică ce reprezintă fiecare rând, ce câmp vrei să prezici sau să analizezi și cum vei evalua un rezultat util. Include constrângerile relevante și datele disponibile pentru proiect.
Cum sunt verificate rezultatele modelului?+
Pentru sarcinile supervizate acceptate, platforma separă datele de test înainte ca builder-ul să le vadă și recalculează rezultatele evaluării. De asemenea, verifică față de valori de referință și caută scurgeri de date (data leakage). Inspectează constatările împreună cu raportul.
Ce primesc?+
Un proiect poate include cod de antrenare și de predicție, un raport, rezultate ale evaluării și fișiere de ieșire. Analizează fișierele generate și folosește opțiunile de descărcare disponibile pentru a continua să lucrezi cu ele.
Pot îmbunătăți un rezultat existent?+
Da. Folosește conversația de construcție pentru a rafina ținta, a explica o eroare sau a cere o altă abordare. Analizează noile rezultate ale evaluării pentru a vedea dacă modificarea a ajutat.
O evaluare bună garantează acuratețea viitoare?+
Nu. Evaluarea descrie performanța pe datele și configurația de testare folosite. Date noi, condiții în schimbare și diferențe față de utilizarea intenționată pot modifica rezultatul.
Ce vei crea?
Creează o construcție sau pune o echipă de specialiști să lucreze la următoarea ta sarcină.