Deepchecks Funktionen
Welche Funktionen hat Deepchecks?
Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools
- Modellieren der Trainingseffizienz
- Automatisiertes erneutes Trainieren von Modellen
- Implementierung eines aktiven Lernprozesses
- Erstellung einer iterativen Trainingsschleife
- Erkennung von Grenzfällen
Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen
- Intelligente Daten-Triage
- Verbesserung des Datenbeschriftungs-Workflows
- Fehler- und Ausreißeridentifikation
- Optimierung der Datenauswahl
Top-bewertete Deepchecks Alternativen
Deepchecks Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Funktionalität
künstliche intelligenz | Nutzt künstliche Intelligenz zur Analyse von Big Data. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Maschinelles Lernen | Nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Big Data. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Systemüberwachung | Überwacht Protokolle und Aktivitäten aus einer Vielzahl von IT-Systemen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Problemlösung
Identifizierung der Grundursache | Direkte Identifizierung oder Erhöhung der Identifizierungsgeschwindigkeit von Grundursachen für IT-Systemprobleme. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Proaktive Identifizierung | Identifiziert proaktiv Trends an IT-Systemen, die zu Ausfällen oder Fehlern führen könnten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Leitfaden zur Lösung | Bietet Pfade, Vorschläge oder andere allgemeine Hilfestellungen zur Problemlösung. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Management
Systemintegration | Lässt sich in eine Vielzahl von IT-Systemen integrieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Alarmierung | Benachrichtigt die erforderlichen Parteien automatisch per E-Mail, SMS oder Anruf, wenn Probleme festgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Reporting | Generieren Sie Berichte und Dashboards, die Trends und wichtige Kennzahlen rund um Probleme und Problemlösungen hervorheben. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Generative KI
Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools
Modellieren der Trainingseffizienz | Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren. Diese Funktion wurde in 10 Deepchecks Bewertungen erwähnt. | 92% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Automatisiertes erneutes Trainieren von Modellen | Wie in 10 Deepchecks Bewertungen berichtet. Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung. | 90% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Implementierung eines aktiven Lernprozesses | Wie in 10 Deepchecks Bewertungen berichtet. Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist. | 88% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Erstellung einer iterativen Trainingsschleife | Basierend auf 10 Deepchecks Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten. | 85% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Erkennung von Grenzfällen | Basierend auf 10 Deepchecks Bewertungen. Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern. | 87% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen
Intelligente Daten-Triage | Wie in 10 Deepchecks Bewertungen berichtet. Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten. | 90% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Verbesserung des Datenbeschriftungs-Workflows | Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind. Diese Funktion wurde in 10 Deepchecks Bewertungen erwähnt. | 92% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Fehler- und Ausreißeridentifikation | Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur. Diese Funktion wurde in 10 Deepchecks Bewertungen erwähnt. | 93% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Optimierung der Datenauswahl | Basierend auf 10 Deepchecks Bewertungen. Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit. | 93% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Umsetzbare Erkenntnisse für die Datenqualität | Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge
Einblicke in die Modellleistung | Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Kostengünstige Modellverbesserung | Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Edge-Case-Integration | Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Feinabstimmung der Modellgenauigkeit | Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Analyse von Beschriftungsausreißern | Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
