data-quality

Tìm hiểu cách phát triển, triển khai và lặp lại các ứng dụng ML cấp độ sản xuất.

📚 Tài liệu nghiên cứu và blog kỹ thuật từ các công ty chia sẻ về khoa học dữ liệu và machine learning trong môi trường production.

Lớp ngữ cảnh mở cho Dữ liệu và AI, OpenMetadata là nền tảng mở để xây dựng ngữ cảnh dữ liệu đáng tin cậy và ngữ nghĩa kinh doanh cho con người, trợ lý AI và tác nhân (agent).

Phân tích chất lượng dữ liệu và phân tích khám phá dữ liệu (EDA) chỉ với 1 dòng mã cho Pandas và Spark DataFrames.

Luôn biết điều gì sẽ xảy ra với dữ liệu của bạn.

Thư viện mã nguồn mở của Cleanlab là gói AI hướng dữ liệu tiêu chuẩn dành cho chất lượng dữ liệu và machine learning với các dữ liệu và nhãn thực tế, hỗn độn.

Tinh chỉnh các tập dữ liệu chất lượng cao và mô hình AI trực quan

Evidently là một khung quan sát ML và LLM mã nguồn mở. Đánh giá, kiểm tra và giám sát mọi hệ thống hỗ trợ bởi AI hoặc luồng dữ liệu. Từ dữ liệu dạng bảng đến Gen AI. Hơn 100 chỉ số.

Feature Store Mã nguồn mở cho AI/ML

lakeFS - Quản lý phiên bản dữ liệu cho data lake của bạn | Git cho dữ liệu

Tìm hiểu cách thiết kế, phát triển, triển khai và lặp lại các ứng dụng ML cấp độ sản xuất.

Thư viện ghi nhật ký dữ liệu mã nguồn mở cho các mô hình machine learning và data pipeline. 📚 Cung cấp khả năng hiển thị chất lượng dữ liệu & hiệu suất mô hình theo thời gian. 🛡️ Hỗ trợ thu thập dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo an toàn & tính mạnh mẽ. 📈

Công cụ Data Contracts cho stack dữ liệu hiện đại. https://www.soda.io

Virtual Feature Store. Biến cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có của bạn thành một feature store.

Feathr – Một nền tảng kỹ thuật dữ liệu và AI thống nhất, có khả năng mở rộng dành cho doanh nghiệp

Bộ công cụ xử lý trước và tinh chỉnh dữ liệu có khả năng mở rộng cho LLM

re_data - khắc phục sự cố dữ liệu trước khi người dùng và CEO của bạn phát hiện ra chúng 😊

Nền tảng khám phá và quan sát dữ liệu mã nguồn mở đầu tiên. Chúng tôi giúp công việc của các chuyên gia dữ liệu trở nên dễ dàng hơn để bạn có thể tập trung vào doanh nghiệp của mình.

Mã nguồn mở ETL/ELT để bạn triển khai trên server riêng hoặc đám mây. Xây dựng trên DuckDB: chuỗi quy trình trực quan no-code/low-code hoặc SQL, 385 thành phần, dbt, CDC, chất lượng dữ liệu, reverse ETL, lineage, MCP cho AI agent. Không có đám mây nhà cung cấp, không tính phí theo dòng.

Tự động tìm kiếm các vấn đề trong tập dữ liệu hình ảnh và thực hành thị giác máy tính lấy dữ liệu làm trung tâm.

Danh sách các tài nguyên AI tập trung vào dữ liệu được tuyển chọn nhưng chưa đầy đủ.

Trang chủ của Open Data Contract Standard (ODCS).

📙 Danh mục Data Catalogs và nền tảng Observability tuyệt vời.

Thực thi Hợp đồng Dữ liệu (Data Contracts).

Đánh giá chất lượng dữ liệu và báo cáo siêu dữ liệu cho data frame và bảng cơ sở dữ liệu

Hệ thống ML cấp sản xuất để phát hiện lỗi đơn vị đo lường tự động | Độ chính xác 88-92% | Tự động hóa 94% | Quy trình làm việc KNIME.

Qualitis là nền tảng quản lý chất lượng dữ liệu một cửa hỗ trợ xác minh, thông báo và quản lý chất lượng cho nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nó được sử dụng để giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu do quá trình xử lý dữ liệu gây ra.

Hiểu rõ dữ liệu của bạn hơn! Datavines là nền tảng quan sát dữ liệu thế hệ mới, hỗ trợ quản lý siêu dữ liệu và chất lượng dữ liệu.

Tổng hợp các ví dụ thực tế nổi bật về các dự án học máy thất bại

Dingo: Công cụ đánh giá toàn diện về chất lượng dữ liệu, mô hình và ứng dụng AI.