Fonctionnalités de Deepchecks

Utilise l’intelligence artificielle pour analyser les mégadonnées.

Utilise l’apprentissage automatique pour analyser le Big Data.

Surveille les journaux et les activités d’un large éventail de systèmes informatiques.

Identifie directement, ou augmente la vitesse d’identification, les causes profondes des problèmes de système informatique.

Identifie de manière proactive les tendances sur les systèmes informatiques qui pourraient entraîner des défaillances ou des erreurs.

Fournit des chemins, des suggestions ou d’autres formes d’assistance générale pour la résolution des problèmes.

S’intègre à une variété de systèmes informatiques.

Alerte automatiquement les parties concernées par e-mail, SMS ou appel lorsque des problèmes sont identifiés.

Générez des rapports et des tableaux de bord mettant en évidence les tendances et les indicateurs clés autour des problèmes et de la résolution des problèmes.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation.

Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue.

Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques.

Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle.

Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle.

Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite.

Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision.

Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger.

Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle.

Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données.

Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations.

Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes.

Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances.

Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche.

Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

S'engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans qu'on le lui demande

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs