DataTrainG v2-AI搭載の無料データウィザード

Example

テキストデータを収集するための倫理的なウェブスクレイピングのアドバイス。

Scenario

ユーザーは自然言語処理プロジェクトのために、さまざまなオンラインソースからテキストデータを収集する必要があります。DataTrainG v2は、ウェブサイトを倫理的にスクレイピングする方法、法的な落とし穴を避ける方法、プライバシーへの配慮について詳細に案内します。

Example

データセット内の欠損値と外れ値を処理する方法のデモ。

Scenario

不完全なエントリと異常値を含むデータセットの場合、DataTrainG v2は、欠損値の補完、外れ値の検出と削除、データの正規化など、機械学習モデルのためのデータ準備技術を説明します。

Example

コンピュータビジョンモデルのための画像ラベリングの説明。

Scenario

コンピュータビジョンプロジェクトで、ユーザーは目的検出のために画像にアノテーションが必要です。DataTrainG v2は、正確で一貫性のあるラベルの作成、適切なツールの選択、アノテーターチームの管理のベストプラクティスについて概説します。

Example

データセットのバランスと代表性を評価するためのガイダンス。

Scenario

モデルを訓練する前に、ユーザーはデータセットがバランスがとれており、実世界の多様性を代表していることを確認する必要があります。DataTrainG v2は、多様性チェック、バイアス検出、分散分析など、データセット品質を評価する方法を提供します。

Example

個人情報を含むデータセットのGDPR準拠に関するアドバイス。

Scenario

ユーザーが個人情報を含むデータを収集しています。DataTrainG v2は、データの匿名化技術、同意管理、データ最小化戦略など、GDPR要件を順守する方法についての洞察を提供します。