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Deepchecks

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20 avis
  • 1 profils
  • 2 catégories
Note moyenne des étoiles
4.3
Au service des clients depuis
2019
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Deepchecks Reviews

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AR
Amici R.
ICT Director at Blue Side
08/21/2024
Évaluateur validé
Source de l'avis : Invitation G2
Avis incitatif
Traduit à l'aide de l'IA

Outil d'extraction de données fiable et sécurisé

Deepchecks rend le processus d'extraction de données facile et direct. L'intégration avec près de 500 destinations rend le logiciel avancé et fiable.
Jasmine T.
JT
Jasmine T.
Building community at Impacteers ex-SquadStack | ex-Apna |MBA
08/16/2024
Évaluateur validé
Source de l'avis : Avis organique du profil utilisateur
Traduit à l'aide de l'IA

Super outil

Il a une interface incroyable, ce qui a facilité le processus d'intégration. Il est très facile à utiliser et la validation a permis de gagner beaucoup de temps.
VADDI S.
VS
VADDI S.
08/06/2024
Évaluateur validé
Source de l'avis : Invitation G2
Avis incitatif
Traduit à l'aide de l'IA

Mon évaluation de l'expérience professionnelle sur Deepchecks

Deepchecks est un véritable atout pour la validation et le test des modèles d'apprentissage automatique. Ses capacités de test automatisé garantissent des vérifications approfondies de l'intégrité du modèle, de la performance et de la cohérence des données, rationalisant considérablement le processus de validation. Le haut niveau de personnalisation permet d'adapter les tests à des besoins spécifiques, le rendant polyvalent et adaptable. Ce que j'apprécie le plus, c'est sa capacité à détecter les problèmes potentiels tôt dans le cycle de vie du modèle, évitant ainsi des erreurs coûteuses et garantissant la fiabilité. L'interface conviviale le rend accessible, même pour ceux ayant une expertise technique limitée, et les rapports détaillés et la visualisation fournissent des informations claires et exploitables. Dans l'ensemble, Deepchecks est un outil inestimable pour maintenir des modèles d'apprentissage automatique robustes et fiables.

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What is Deepchecks?

Deepchecks offers an open-source platform for testing and monitoring machine learning models, ensuring model reliability, robustness, and performance.

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Année de fondation
2019