Características de Deepchecks

Utiliza inteligencia artificial para analizar big data.

Utiliza el aprendizaje automático para analizar big data.

Supervisa los registros y las actividades de una amplia gama de sistemas de TI.

Identifica directamente, o aumenta la velocidad de identificación para, las causas raíz de los problemas del sistema de TI.

Identifica de forma proactiva las tendencias en los sistemas de TI que podrían provocar fallos o errores.

Proporciona rutas, sugerencias u otra asistencia general para la resolución de problemas.

Se integra con una variedad de sistemas de TI.

Alerta automáticamente a las partes necesarias por correo electrónico, mensaje de texto o llamada cuando se identifican problemas.

Genere informes y paneles que destaquen tendencias y métricas clave en torno a los problemas y la resolución de problemas.

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.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin necesidad de que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.