데이터와 도구를 처리하는 데 시간을 덜 쓰고 모델을 미세 조정하는 데 더 많은 시간을 할애하세요.
Standupcode에는 이미 데이터, 주석 캠페인, 팀 및 지식 기반이 있습니다.
이제 다른 모든 것(및 모든 사람)이 이미 있는 프로젝트 내에서 머신 러닝 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다.
여러 다른 모델을 테스트 및 평가하고 가장 적합한 모델을 선택합니다.
여러 교육을 시작하고 하나의 프로젝트에 여러 모델을 포함할 수 있습니다. 그런 다음 테스트 및 평가할 수 있습니다.
모델을 비교하고 가장 적합한 모델을 선택한 다음 추가로 반복합니다. 모두 한 곳에서 가능합니다.
AutoStandupcode를 사용한 간편한 머신 러닝
플랫폼에서 자체 데이터를 사용하여 사용자 지정 텍스트 분류 모델을 만들 수 있습니다. 코딩이 필요하지 않습니다.
- 자체 ML 모델 학습
- 여러 모델 테스트, 평가 및 반복
- ML 모델을 프로덕션 환경에 쉽게 배포
고객 피드백
다음 리뷰는 우리 웹사이트에서 수집된 것입니다.
4 별점 기반 100 리뷰
훌륭한 텍스트 분류 API!
텍스트 분류 API로 데이터 처리 효율이 크게 향상되었습니다. 빠르고 안정적이며 통합이 쉬워 매우 만족스럽습니다.
리뷰 작성자 박종찬 씨 (데이터 과학자)
개발자에게 강력 추천
API가 직관적이고 문서화가 잘 되어 있어 코딩과 테스트 시간이 절약되었습니다.
리뷰 작성자 김지훈 씨 (소프트웨어 개발자)
개선의 여지가 있는 좋은 API
API는 안정적이지만 추가 기능이 있으면 더 좋겠습니다. 좋은 경험이었습니다.
리뷰 작성자 장승현 씨 (제품 관리자)
텍스트 분석에 훌륭한 도구
API는 텍스트 분석을 정확히 분류해 시간과 자원을 절약할 수 있었습니다.
리뷰 작성자 양우석 씨 (비즈니스 분석가)
안정적이고 효율적
API가 안정적이고 다운타임이 거의 없어 만족스럽습니다. 지원팀도 매우 응답성이 좋습니다.
리뷰 작성자 강민준 씨 (IT 관리자)
워크플로 간소화
API 통합으로 워크플로가 간소화되었습니다. 대규모 데이터 처리가 쉬워졌습니다. 강력 추천합니다!
리뷰 작성자 남지윤 여사 (데이터 엔지니어)
유용하지만 기능 개선 필요
기본적인 텍스트 분류에는 유용하지만 고급 기능이 부족합니다.
리뷰 작성자 유진석 씨 (시스템 관리자)
뛰어난 지원 및 성능
지원팀이 통합 과정에서 매우 도움이 되었습니다. API 성능은 기대를 뛰어넘었습니다.
리뷰 작성자 이상훈 씨 (고객 지원 관리자)
효과적이지만 응답 속도 개선 필요
API는 텍스트 분류가 잘 되지만 응답 속도가 다소 아쉽습니다.
리뷰 작성자 정우성 씨 (SEO 전문가)
비즈니스 요구 충족
비즈니스 요구 사항을 충족하는 안정적인 API입니다. 사용자 정의 옵션이 추가되면 좋겠습니다.
리뷰 작성자 박민혁 씨 (마케팅 매니저)
궁금한 점이 있나요? 아래에서 답변을 찾으세요!
가장 자주 묻는 질문
텍스트 분류 API는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트 데이터를 미리 정의된 범주로 자동 분류하거나 레이블을 지정하는 웹 기반 서비스입니다. 스팸 감지, 감정 분석 및 주제 분류와 같은 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다.
API는 텍스트의 내용을 분석하는 사전 훈련된 머신 러닝 모델을 사용하여 작동합니다. 텍스트를 API로 보내면 텍스트를 처리하고 패턴을 식별한 다음 훈련된 모델을 기반으로 가장 관련성이 높은 범주에 할당합니다.
이 API는 이메일, 소셜 미디어 게시물, 고객 리뷰, 지원 티켓 등 다양한 유형의 텍스트를 분류할 수 있습니다. 기본적으로 분류할 수 있는 모든 텍스트 데이터는 이 API로 처리할 수 있습니다.
예, 텍스트 분류 API는 고도로 사용자 정의할 수 있습니다. 특정 사용 사례에 대한 정확도를 개선하기 위해 자체 데이터로 API를 훈련하여 분류가 비즈니스 요구 사항과 매우 관련성이 높도록 할 수 있습니다.
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