Preparación de datos para aprendizaje automático
La preparación de datos eficaz garantiza que los algoritmos de aprendizaje automático reciban datos de alta calidad. De este modo, se mejora la precisión y solidez del modelo. Utilice nuestra herramienta de preparación de datos a fin de generar datos correctamente seleccionados para sus proyectos de aprendizaje automático.
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Cómo las herramientas de preparación de datos modernas ayudan en los proyectos de aprendizaje automático
Las herramientas de preparación de datos, como Zoho DataPrep, permiten a los profesionales de datos explorar, limpiar y combinar datos y darles forma tanto para el entrenamiento como la implementación de modelos de aprendizaje automático y flujos de datos de producción para agilizar la innovación con IA. Reduce el tiempo para preparar datos, como eliminar duplicados y entradas no válidas, y permite que los científicos de datos se centren en la información y el análisis. Los equipos pueden colaborar y reutilizar y compartir fuentes de datos, conjuntos de datos y recetas.
Pasos clave involucrados en la preparación de datos para aprendizaje automático
Mejore el rendimiento del modelo de aprendizaje automático con datos más limpios
Múltiples fuentes
Importe datos a Zoho DataPrep desde una variedad de fuentes, incluidos archivos, API REST, servicios de almacenamiento en la nube, bases de datos y servidores FTP.
Mejore la calidad de los datos
Solucione problemas de calidad de los datos para mejorar la precisión del modelo de aprendizaje automático.
Transforme y enriquezca
Utilice más de 250 transformaciones para convertir, enriquecer y preparar los datos a fin de que se ajusten a los modelos de aprendizaje automático sin ninguna codificación.
Catalogue los datos
Clasifique y catalogue datos, y marque conjuntos de datos que estén listos para usarse con el fin de capacitar al modelo de aprendizaje automático.
“Con Zoho DataPrep podemos disminuir de varias horas a minutos el tiempo necesario para limpiar e importar los datos. Puedo brindarles a mis clientes un mejor seguimiento de las estadísticas clave porque ahora tengo una forma automatizada de internalizar los datos de terceros".
Bob Sullivan JD
Director de Operaciones de Vector Solutions