Recursos de Cleanlab

Funcionalidade (5)

Identificação: Identificar corretamente dados imprecisos, incompletos ou duplicados de uma fonte de dados.
Correção: Utilize exclusão, modificação, acréscimo, mesclagem ou outros métodos para corrigir dados incorretos.
Normalização: Padronize a formatação de dados para uniformidade e uso de dados mais fácil.
Limpeza Preventiva: Limpe os dados à medida que entram na fonte de dados para evitar a mistura de dados defeituosos com dados limpos.
Correspondência de dados: Localiza duplicatas usando a tecnologia de lógica difusa ou um recurso de pesquisa avançada.

Relatórios: Forneça informações de acompanhamento após a limpeza dos dados por meio de um painel visual ou relatórios.
Automação: Execute automaticamente a identificação, correção e normalização de dados em fontes de dados.
Auditorias de Qualidade: Agende auditorias automatizadas para identificar anomalias de dados ao longo do tempo com base em regras de negócios definidas.
Painel de controle: Fornece uma visão de todo o ecossistema de gerenciamento de qualidade de dados.
Governança: Permite acesso baseado em função de usuário e ações para autorização para tarefas específicas.

Modelo de Eficiência de Treinamento: Permite a seleção inteligente de dados para anotação para reduzir o tempo e os custos gerais de treinamento.
Retreinamento automatizado de modelos: Permite a reciclagem automática de modelos com dados recém-anotados para melhoria contínua.
Implementação do Processo de Aprendizagem Ativa: Facilita a configuração de um processo de aprendizagem ativo adaptado a projetos específicos de IA.
Criação de loop de treinamento iterativo: Permite que os usuários estabeleçam um loop de feedback entre a anotação de dados e o treinamento do modelo.
Descoberta de casos de borda: Fornece a capacidade de identificar e abordar casos de borda para melhorar a robustez do modelo.

Triagem inteligente de dados: Permite uma triagem eficiente dos dados de treinamento para identificar quais pontos de dados devem ser rotulados em seguida.
Aprimoramento do fluxo de trabalho de rotulagem de dados: Simplifica o processo de rotulagem de dados com ferramentas projetadas para eficiência e precisão.
Identificação de erros e outliers: Automatiza a detecção de anomalias e outliers nos dados de treinamento para correção.
Otimização da seleção de dados: Oferece ferramentas para otimizar a seleção de dados para rotulagem com base na incerteza do modelo.
Insights acionáveis para a qualidade dos dados: Fornece insights acionáveis sobre a qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas na rotulagem de dados.

Insights de desempenho do modelo: Fornece insights detalhados sobre os fatores que afetam o desempenho do modelo e sugere aprimoramentos.
Melhoria de modelo de baixo custo: Permite a melhoria do modelo ao menor custo possível, concentrando-se nos dados mais impactantes.
Integração de casos de borda: Integra o tratamento de casos de borda ao ciclo de treinamento do modelo para aprimoramento contínuo do desempenho.
Ajuste fino da precisão do modelo: Fornece a capacidade de ajustar modelos para maior precisão e especialização para casos de uso de nicho.
Análise de Outlier de Rótulos: Oferece ferramentas avançadas para analisar discrepâncias e erros de etiquetas para informar o treinamento adicional do modelo.