📊 Data Quality
คุณภาพข้อมูลกับประสิทธิภาพ AI
ข้อมูลคุณภาพสูงคือรากฐานของ AI ที่แม่นยำ — เข้าใจ Garbage In Garbage Out
80%
เวลาทำ Data
10X
ผลต่าง Quality
99%+
เป้าหมาย
คุณสมบัติหลัก
จุดเด่นของเทคโนโลยีนี้
Data Profiling
วิเคราะห์คุณภาพข้อมูลก่อนนำไปฝึกสอน AI
Data Cleaning
ทำความสะอาดข้อมูลที่ผิดพลาด ซ้ำ หรือไม่สมบูรณ์
Class Balancing
จัดสมดุลข้อมูลเพื่อป้องกัน bias ในโมเดล
Label Quality
ตรวจสอบคุณภาพ label — Inter-annotator agreement
Data Pipeline
สร้างท่อส่งข้อมูลอัตโนมัติจากกล้องถึงโมเดล
Outlier Detection
ตรวจจับข้อมูลผิดปกติที่อาจทำให้โมเดลเรียนรู้ผิด
ประโยชน์
ทำไมคุณถึงต้องการเทคโนโลยีนี้
โมเดลแม่นยำขึ้น
ข้อมูลดี = โมเดลดี เพิ่มความแม่นยำได้ถึง 20%
ลดเวลาฝึกสอน
ข้อมูลสะอาดฝึกโมเดลเร็วกว่าและได้ผลดีกว่า
ลด False Positive
ลดการแจ้งเตือนผิดพลาดจากข้อมูลที่ไม่ดี
ข้อมูลพร้อมใช้ซ้ำ
ข้อมูลคุณภาพสามารถใช้ฝึกโมเดลได้หลายรอบ
เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง
สำรวจเทคโนโลยีเพิ่มเติม
เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
ค้นพบเพิ่มเติม
หัวข้อที่เกี่ยวข้อง
พร้อมนำเทคโนโลยี AI มาใช้?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้ — ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย