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Cleanlab是一個無需編碼的數據質量保障平台,能自動修正數據錯誤並提升機器學習模型的準確性。

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清潔行提供了在MIT的開創性,並在《財富》 500強公司進行了驗證,提供了世界上最受歡迎的以數據為中心的AI軟件。 大多數AI和分析都會受到數據問題(數據輸入錯誤,標籤錯誤,異常值,模棱兩可,附近的重複,數據漂移,低質量或不安全內容等)的損害;清潔列表軟件可幫助您在任何圖像/文本/表格數據集中自動修復它們。這個無代碼平台還可以自動標籤大數據集並提供強大的機器學習預測(通過自動校正數據進行自動訓練的模型)。 我可以從清潔行軟件中得到什麼? 1。對數據源的自動驗證(對數據團隊的質量保證)。貴公司的數據是您的競爭優勢,不要讓噪音稀釋其價值。 2。數據集的更好版本。使用清潔列表代替原始數據集生產的清潔數據集,以獲取更可靠的ML/Analytics(您現有代碼沒有任何更改)。 3。更好的ML部署(減少了部署時間和更可靠的預測)。讓清潔行自動為您處理完整的ML堆棧!只需單擊幾下即可,與微調的OpenAI LLMS一起部署更準確的模型以及用於表格/圖像數據的最新模型。 在沒有所有手動數據準備工作的情況下,將原始數據變成可靠的AI和分析。

清潔行是一個平台,旨在支持機器學習(ML)工作流程中的數據質量和完整性。它提供了有助於識別和糾正數據集中錯誤的工具和功能,這對於確保ML模型的準確性和可靠性至關重要。通過專注於數據質量,清潔行使用戶能夠構建更強大和值得信賴的AI系統。

清潔行的關鍵功能之一是它能夠檢測數據集中嘈雜或錯誤的數據點的能力。這是通過高級算法來實現的,該算法分析了不一致和異常值的數據,從而使用戶可以完善其數據集並改善模型性能。此外,清潔行提供的功能可促進數據管理中的協作和透明度,從而使團隊更容易在數據密集型項目上共同努力。

清潔行的功能在數據質量直接影響ML模型結果的環境中特別有益。通過將數據質量檢查集成到ML開發過程中,用戶可以降低模型偏差的風險並提高整體模型可靠性。對於尋求增強其數據驅動的決策能力並保持高標準數據完整性的組織而言,清潔行成為了有價值的工具。

此描述由 AI(人工智慧)生成。AI 可能會犯錯。請檢查重要資訊。

網站: cleanlab.ai

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