Cleanlab Funktionen

Funktionalität (5)

Identifizierung: Identifizieren Sie ungenaue, unvollständige oder duplizierte Daten aus einer Datenquelle korrekt.
Korrektur: Verwenden Sie Lösch-, Änderungs-, Anhänge-, Zusammenführungs- oder andere Methoden, um fehlerhafte Daten zu korrigieren.
Normalisierung: Standardisieren Sie die Datenformatierung für Einheitlichkeit und einfachere Datennutzung.
Vorbeugende Reinigung: Bereinigen Sie Daten, wenn sie in die Datenquelle gelangen, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten mit bereinigten Daten vermischt werden.
Datenabgleich: Findet Duplikate mithilfe der Fuzzy-Logik-Technologie oder einer erweiterten Suchfunktion.

Reporting: Stellen Sie nach Datenbereinigungen Folgeinformationen über ein visuelles Dashboard oder Berichte bereit.
Automatisierung: Automatisches Ausführen von Datenidentifikation, -korrektur und -normalisierung für Datenquellen.
Qualitäts-Audits: Planen Sie automatisierte Audits, um Datenanomalien im Laufe der Zeit auf der Grundlage festgelegter Geschäftsregeln zu identifizieren.
Dashboard: Gibt einen Überblick über das gesamte Ökosystem des Datenqualitätsmanagements.
Governance: Ermöglicht benutzerrollenbasierten Zugriff und Aktionen zur Autorisierung für bestimmte Aufgaben.

Modellieren der Trainingseffizienz: Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren.
Automatisiertes erneutes Trainieren von Modellen: Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung.
Implementierung eines aktiven Lernprozesses: Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist.
Erstellung einer iterativen Trainingsschleife: Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten.
Erkennung von Grenzfällen: Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern.

Intelligente Daten-Triage: Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten.
Verbesserung des Datenbeschriftungs-Workflows: Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.
Fehler- und Ausreißeridentifikation: Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur.
Optimierung der Datenauswahl: Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit.
Umsetzbare Erkenntnisse für die Datenqualität: Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung.

Einblicke in die Modellleistung: Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor.
Kostengünstige Modellverbesserung: Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert.
Edge-Case-Integration: Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung.
Feinabstimmung der Modellgenauigkeit: Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren.
Analyse von Beschriftungsausreißern: Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen.