Características de Cleanlab

Identifique correctamente los datos inexactos, incompletos o duplicados de un origen de datos.

Utilice la eliminación, modificación, anexión, fusión u otros métodos para corregir datos erróneos.

Estandarice el formato de los datos para lograr uniformidad y un uso más fácil de los datos.

Limpie los datos a medida que entran en el origen de datos para evitar mezclar datos incorrectos con datos limpios.

Encuentra duplicados mediante la tecnología de lógica difusa o una función de búsqueda avanzada.

Proporcione información de seguimiento después de la limpieza de datos a través de un panel visual o informes.

Ejecute automáticamente la identificación, corrección y normalización de datos en las fuentes de datos.

Programe auditorías automatizadas para identificar anomalías de datos a lo largo del tiempo en función de las reglas empresariales establecidas.

Ofrece una visión de todo el ecosistema de gestión de la calidad de los datos.

Permite el acceso basado en roles de usuario y acciones para la autorización de tareas específicas.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.

Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua.

Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.

Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo.

Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo.

Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.

Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión.

Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.

Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo.

Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.

Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.

Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.

Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento.

Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados.

Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.