Chuẩn bị dữ liệu cho học máy
Chuẩn bị dữ liệu hiệu quả đảm bảo các thuật toán học máy nhận được dữ liệu chất lượng cao. Từ đó cải thiện độ chính xác và tính mạnh mẽ của mô hình. Sử dụng công cụ chuẩn bị dữ liệu của chúng tôi để tạo ra dữ liệu được chọn lọc kỹ càng cho các dự án học máy của bạn.
Sign up in less than 60 seconds
Cách thức các công cụ chuẩn bị dữ liệu hiện đại hỗ trợ trong dự án Học máy
Các công cụ Chuẩn bị dữ liệu như Zoho DataPrep cho phép chuyên gia dữ liệu khám phá, làm sạch, kết hợp và định hình dữ liệu trực quan và tương tác để đào tạo và triển khai các mô hình học máy và quy trình dữ liệu sản xuất để tăng tốc đổi mới với AI. Công cụ này cắt giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu, chẳng hạn như loại bỏ các mục nhập trùng lặp và mục nhập không hợp lệ, đồng thời cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kiến thức chuyên sâu và phân tích. Các nhóm có thể cộng tác, sử dụng lại và chia sẻ nguồn dữ liệu, bộ dữ liệu và phương pháp.
Các bước chính liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu cho học máy
Cải thiện hiệu suất của mô hình học máy với dữ liệu ngăn nắp hơn
Nhiều nguồn
Nhập dữ liệu vào Zoho DataPrep từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm tập tin, API REST, dịch vụ lưu trữ đám mây, cơ sở dữ liệu và máy chủ FTP
Cải thiện chất lượng dữ liệu
Khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong dữ liệu của bạn để cải thiện độ chính xác của mô hình học máy.
Chuyển đổi và làm giàu
Sử dụng hơn 250 kỹ thuật chuyển đổi để chuyển đổi, làm giàu và chuẩn bị dữ liệu để phục vụ cho các mô hình học máy mà không cần thực hiện bất kỳ thao tác mã hóa nào.
Lập danh mục dữ liệu
Phân loại và lập danh mục dữ liệu, cũng như đánh dấu các tập dữ liệu đã sẵn sàng để sử dụng cho việc đào tạo mô hình học máy.
"Zoho Dataprep đã giảm thời gian làm sạch và nhập dữ liệu của chúng tôi từ nhiều giờ xuống còn vài phút. Tôi có thể cung cấp cho khách hàng khả năng theo dõi các số liệu thống kê chính tốt hơn vì giờ đây tôi đã có một phương pháp tự động để nhập dữ liệu bên thứ ba của khách hàng."
Bob Sullivan JD
COO, Vector Solutions