Recursos de Deepchecks

Utiliza inteligência artificial para analisar big data.

Utiliza aprendizado de máquina para analisar big data.

Monitora logs e atividades de uma ampla gama de sistemas de TI.

Identifica diretamente, ou aumenta a velocidade de identificação das causas básicas dos problemas do sistema de TI.

Identifica proativamente tendências em sistemas de TI que podem levar a falhas ou erros.

Fornece caminhos, sugestões ou outra assistência geral para a resolução de problemas.

Integra-se com uma variedade de sistemas de TI.

Alerta automaticamente as partes necessárias por e-mail, texto ou chamada quando problemas são identificados.

Gere sreports e painéis destacando tendências e métricas-chave em torno de problemas e resolução de problemas.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite a seleção inteligente de dados para anotação para reduzir o tempo e os custos gerais de treinamento. Este recurso foi mencionado em 10 avaliações de Deepchecks.

Permite a reciclagem automática de modelos com dados recém-anotados para melhoria contínua. Revisores de 10 de Deepchecks forneceram feedback sobre este recurso.

Facilita a configuração de um processo de aprendizagem ativo adaptado a projetos específicos de IA. Este recurso foi mencionado em 10 avaliações de Deepchecks.

Permite que os usuários estabeleçam um loop de feedback entre a anotação de dados e o treinamento do modelo. Este recurso foi mencionado em 10 avaliações de Deepchecks.

Fornece a capacidade de identificar e abordar casos de borda para melhorar a robustez do modelo. Revisores de 10 de Deepchecks forneceram feedback sobre este recurso.

Com base em 10 avaliações de Deepchecks. Permite uma triagem eficiente dos dados de treinamento para identificar quais pontos de dados devem ser rotulados em seguida.

Conforme relatado em 10 avaliações de Deepchecks. Simplifica o processo de rotulagem de dados com ferramentas projetadas para eficiência e precisão.

Automatiza a detecção de anomalias e outliers nos dados de treinamento para correção. Revisores de 10 de Deepchecks forneceram feedback sobre este recurso.

Com base em 10 avaliações de Deepchecks. Oferece ferramentas para otimizar a seleção de dados para rotulagem com base na incerteza do modelo.

Fornece insights acionáveis sobre a qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas na rotulagem de dados.

Fornece insights detalhados sobre os fatores que afetam o desempenho do modelo e sugere aprimoramentos.

Permite a melhoria do modelo ao menor custo possível, concentrando-se nos dados mais impactantes.

Integra o tratamento de casos de borda ao ciclo de treinamento do modelo para aprimoramento contínuo do desempenho.

Fornece a capacidade de ajustar modelos para maior precisão e especialização para casos de uso de nicho.

Oferece ferramentas avançadas para analisar discrepâncias e erros de etiquetas para informar o treinamento adicional do modelo.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos