Die Radal-Plattform bietet spezielle Werkzeuge und Methoden zur Optimierung der Modellleistung:
- Analysen der Datenqualität:Nach dem Hochladen des Datensatzes erkennt das System automatisch das Format und gibt Optimierungsempfehlungen
- Anpassung der Parameter:
- Intuitive Anpassung der Modellstruktur (z. B. Hinzufügen von Aufmerksamkeitsmechanismen oder Ändern der Anzahl der Schichten) in der Trainingsoberfläche
- Option "Reduzierte Vorspannung":Gezielte Optimierung zur Reduzierung der Modellfehlerraten
- Leistungsüberwachung:Dashboard, das wichtige Kennzahlen wie Genauigkeit, Verlustwerte und mehr in Echtzeit anzeigt
- Mehrere Runden von Tests:Unterstützung für den Export von ONNX- oder TensorFlow-Formaten zur Validierung
Für branchenspezifische Aufgaben, wie z. B. medizinische Diagnosen oder die Bewertung von Finanzrisiken, bietet die Plattform darüber hinaus bereichsspezifische Pre-Training-Vorlagen, die direkt angewendet und auf der Grundlage von Geschäftsdaten feinabgestimmt werden können.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRadal: eine Low-Code-Plattform für die schnelle Feinabstimmung und Optimierung von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche praktischen Möglichkeiten gibt es, die Genauigkeit von KI-Modellen zu optimieren und Verzerrungen zu verringern?
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