Date și învățare automată
Construiește un proiect executabil de analiză sau modelare și verifică dovezile din spatele rezultatelor sale.
Definește întrebarea și datele
Descrie setul de date, rezultatul dorit și livrabilul pe care îl vei folosi. De exemplu: „Prezice dacă o comandă va fi returnată, pe baza acestui fișier CSV. Compară modelul cu o referință simplă și explică cei mai puternici predictori.” Identifică coloana-țintă și orice coloane de identificare.
Furnizează un set de date utilizabil
Furnizează datele sau o sursă acceptată și explică semnificația coloanelor, valorile lipsă și datele relevante. Fluxul de lucru acceptă pregătirea setului de date și, opțional, surse externe de date sau modele. Serviciile externe și execuția pe GPU necesită conexiunea și mediul de execuție disponibile corespunzătoare.
Convine asupra evaluării
Alege o metrică potrivită pentru întrebare. Un proiect supervizat poate rezerva un set de testare separat înainte de antrenare; platforma folosește acele date de evaluare pentru a verifica predicțiile. Raportul ar trebui să distingă rezultatele de antrenare de evaluarea independentă și să explice comparația cu referința.
Citește raportul și artefactele
Proiectul generat include lucrări executabile și o previzualizare a raportului. În funcție de brief, rezultatele pot include cod de antrenare și predicție, modele salvate, predicții și rapoarte de evaluare. Verifică fișierele produse efectiv și comenzile necesare pentru a reproduce rezultatul.
Gestionează o execuție eșuată
Citește problema raportată înainte de a solicita o remediere. O țintă lipsă, tipuri de coloane nepotrivite, dependențe indisponibile sau timp de execuție epuizat pot împiedica obținerea unui rezultat valid. Corectează datele sau brieful, execută din nou și verifică noul raport; un grafic singur nu este dovadă a unei antrenări reușite.
Rafinează și reutilizează
Solicită o altă funcționalitate, o comparație de modele sau o explicație în aceeași conversație de construire. Descarcă proiectul generat atunci când trebuie să continui în propriul mediu. Păstrează presupunerile despre date și configurația de evaluare împreună cu rezultatul.
Înțelege domeniul de aplicare
Un proiect de date este un rezultat diferit de un agent AI personalizat sau de o Echipă de lucru (Workload) integrată. Un flux de lucru dedicat pentru strategii de tranzacționare cvantitativă rămâne planificat; aceste ghiduri nu îl descriu ca tip de constructor disponibil în prezent.