Funzionalità Deepchecks

Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i big data.

Utilizza l'apprendimento automatico per analizzare i big data.

Monitora i registri e le attività da un'ampia gamma di sistemi IT.

Identifica direttamente, o aumenta la velocità di identificazione, delle cause principali dei problemi del sistema IT.

Identifica proattivamente le tendenze nei sistemi IT che potrebbero portare a guasti o errori.

Fornisce percorsi, suggerimenti o altra assistenza generale per la risoluzione dei problemi.

Si integra con una varietà di sistemi IT.

Avvisa automaticamente le parti necessarie tramite email, messaggio di testo o chiamata quando vengono identificati problemi.

Genera report e dashboard che evidenziano le tendenze e le metriche chiave relative ai problemi e alla loro risoluzione.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente una selezione intelligente dei dati per l'annotazione per ridurre il tempo e i costi complessivi di addestramento.

Consente l'addestramento automatico dei modelli con nuovi dati annotati per un miglioramento continuo.

Facilita l'impostazione di un processo di apprendimento attivo su misura per progetti di intelligenza artificiale specifici.

Consente agli utenti di stabilire un ciclo di feedback tra l'annotazione dei dati e l'addestramento del modello.

Fornisce la capacità di identificare e affrontare i casi limite per migliorare la robustezza del modello.

Consente un triage efficiente dei dati di addestramento per identificare quali punti dati dovrebbero essere etichettati successivamente.

Ottimizza il processo di etichettatura dei dati con strumenti progettati per efficienza e precisione.

Automatizza il rilevamento di anomalie e valori anomali nei dati di addestramento per la correzione.

Offre strumenti per ottimizzare la selezione dei dati per l'etichettatura basata sull'incertezza del modello.

Fornisce approfondimenti attuabili sulla qualità dei dati, consentendo miglioramenti mirati nell'etichettatura dei dati.

Fornisce approfondimenti dettagliati sui fattori che influenzano le prestazioni del modello e suggerisce miglioramenti.

Consente il miglioramento del modello al costo più basso possibile concentrandosi sui dati più impattanti.

Integra la gestione dei casi limite nel ciclo di addestramento del modello per un miglioramento continuo delle prestazioni.

Fornisce la capacità di perfezionare i modelli per una maggiore accuratezza e specializzazione per casi d'uso di nicchia.

Offre strumenti avanzati per analizzare le anomalie e gli errori delle etichette per informare ulteriormente l'addestramento del modello.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi