Fonctionnalités de Cleanlab

Fonctionnalité (5)

pièce d'identité: Tel que rapporté dans 11 Cleanlab avis. Identifiez correctement les données inexactes, incomplètes ou dupliquées à partir d’une source de données.
Correction: Basé sur 11 Cleanlab avis. Utilisez la suppression, la modification, l’ajout, la fusion ou d’autres méthodes pour corriger les données incorrectes.
Normalisation: Tel que rapporté dans 11 Cleanlab avis. Standardisez le formatage des données pour l’uniformité et une utilisation plus facile des données.
Nettoyage préventif: Nettoyez les données lorsqu’elles entrent dans la source de données pour éviter de mélanger des données incorrectes avec des données nettoyées. Les 11 évaluateurs de Cleanlab ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Couplage de données: Recherche les doublons à l’aide de la technologie de logique floue ou d’une fonction de recherche avancée. Les 11 évaluateurs de Cleanlab ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Rapports: Tel que rapporté dans 11 Cleanlab avis. Fournir des informations de suivi après le nettoyage des données via un tableau de bord visuel ou des rapports.
Automatisation: Basé sur 11 Cleanlab avis. Exécutez automatiquement l’identification, la correction et la normalisation des données sur les sources de données.
Audits de qualité: Basé sur 10 Cleanlab avis. Planifiez des audits automatisés pour identifier les anomalies de données au fil du temps en fonction de règles métier définies.
Tableau de bord: Donne une vue de l’ensemble de l’écosystème de gestion de la qualité des données. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 11 avis. Cleanlab
gouvernance: Permet l’accès basé sur les rôles de l’utilisateur et les actions à l’autorisation pour des tâches spécifiques. Les 11 évaluateurs de Cleanlab ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Modéliser l’efficacité de l’entraînement: Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation.
Réentraînement automatisé des modèles: Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue.
Mise en œuvre d’un processus d’apprentissage actif: Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques.
Création d’une boucle d’entraînement itérative: Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle.
Découverte de cas limites: Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle.

Triage intelligent des données: Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite.
Amélioration du flux de travail d’étiquetage des données: Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision.
Identification des erreurs et des valeurs aberrantes: Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger.
Optimisation de la sélection des données: Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle.
Des informations exploitables pour la qualité des données: Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données.

Informations sur les performances des modèles: Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations.
Amélioration rentable du modèle: Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes.
Intégration de cas limites: Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances.
Réglage fin de la précision du modèle: Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche.
Analyse des valeurs aberrantes d’étiquettes: Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle.