MModel Ledger
Fluxuri de lucru

Fluxuri de programare · Împărțirea datelor pentru învățare automată

03
Produs

Fluxuri de lucru

Împarte datele după entitatea care ar putea contamina seturile. Păstrează grupurile separate și ajustează preprocesarea doar pe datele de antrenament.

01

Descarcă aplicația

Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.

02

Deschide dosarul proiectului

Alege un endpoint compatibil. Instrumentele disponibile și calitatea răspunsurilor depind de modelul și serverul configurate.

03

Conectează și testează modelul

Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.

04

Verifică modificările și rulează testele

Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.

Împărțirea datelor pentru învățare automată

Fluxuri de lucru
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)

Verifică înainte de aplicare. Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.

Spațiu de programare cu AI

Următoarea idee începe aici.

Descarcă pentru Windows ↗