Características de Cleanlab

Funcionalidad (5)

Identificación: Identifique correctamente los datos inexactos, incompletos o duplicados de un origen de datos. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Cleanlab.
Corrección: Según lo informado en 11 reseñas de Cleanlab. Utilice la eliminación, modificación, anexión, fusión u otros métodos para corregir datos erróneos.
Normalización: Basado en 11 reseñas de Cleanlab. Estandarice el formato de los datos para lograr uniformidad y un uso más fácil de los datos.
Limpieza preventiva: Basado en 11 reseñas de Cleanlab. Limpie los datos a medida que entran en el origen de datos para evitar mezclar datos incorrectos con datos limpios.
Coincidencia de datos: Encuentra duplicados mediante la tecnología de lógica difusa o una función de búsqueda avanzada. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Cleanlab.

Informes: Proporcione información de seguimiento después de la limpieza de datos a través de un panel visual o informes. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Cleanlab.
Automatización: Ejecute automáticamente la identificación, corrección y normalización de datos en las fuentes de datos. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Cleanlab.
Auditorías de Calidad: Programe auditorías automatizadas para identificar anomalías de datos a lo largo del tiempo en función de las reglas empresariales establecidas. Esta función fue mencionada en 10 reseñas de Cleanlab.
Tablero de instrumentos: Según lo informado en 11 reseñas de Cleanlab. Ofrece una visión de todo el ecosistema de gestión de la calidad de los datos.
Gobernanza: Según lo informado en 11 reseñas de Cleanlab. Permite el acceso basado en roles de usuario y acciones para la autorización de tareas específicas.

Modelar la eficiencia del entrenamiento: Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.
Reentrenamiento automatizado de modelos: Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua.
Implementación del Proceso de Aprendizaje Activo: Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.
Creación de bucles de entrenamiento iterativos: Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo.
Detección de casos extremos: Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo.

Clasificación inteligente de datos: Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.
Mejora del flujo de trabajo de etiquetado de datos: Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión.
Identificación de errores y valores atípicos: Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.
Optimización de la selección de datos: Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo.
Información procesable para la calidad de los datos: Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.

Información sobre el rendimiento del modelo: Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.
Mejora rentable del modelo: Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.
Integración de casos extremos: Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento.
Ajuste fino de la precisión del modelo: Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados.
Análisis de valores atípicos de etiquetas: Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.