Cleanlab Funktionen

Identifizieren Sie ungenaue, unvollständige oder duplizierte Daten aus einer Datenquelle korrekt.

Verwenden Sie Lösch-, Änderungs-, Anhänge-, Zusammenführungs- oder andere Methoden, um fehlerhafte Daten zu korrigieren.

Standardisieren Sie die Datenformatierung für Einheitlichkeit und einfachere Datennutzung.

Bereinigen Sie Daten, wenn sie in die Datenquelle gelangen, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten mit bereinigten Daten vermischt werden.

Findet Duplikate mithilfe der Fuzzy-Logik-Technologie oder einer erweiterten Suchfunktion.

Stellen Sie nach Datenbereinigungen Folgeinformationen über ein visuelles Dashboard oder Berichte bereit.

Automatisches Ausführen von Datenidentifikation, -korrektur und -normalisierung für Datenquellen.

Planen Sie automatisierte Audits, um Datenanomalien im Laufe der Zeit auf der Grundlage festgelegter Geschäftsregeln zu identifizieren.

Gibt einen Überblick über das gesamte Ökosystem des Datenqualitätsmanagements.

Ermöglicht benutzerrollenbasierten Zugriff und Aktionen zur Autorisierung für bestimmte Aufgaben.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren.

Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung.

Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist.

Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten.

Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern.

Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten.

Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.

Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur.

Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit.

Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung.

Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor.

Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert.

Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung.

Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren.

Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen.