DataForger Studio

概要

• 機械学習用データセットの品質確認から変換、結果比較、クリーンデータの書き出しまでを一つの環境で行えます。
• ノードをつないで前処理の流れを視覚的に設計でき、作成した処理はPythonやJSONの仕様として再利用できます。

主な特徴

• 表形式・時系列・テキスト・画像・音声・動画に対応し、データの種類に応じた前処理ワークフローを構築できます。
• 手動操作に加えてAI支援モードと自律実行モードを備え、処理前後のデータを比較しながら改善を確認できます。
• 現在はパブリックベータ版で、創業メンバー向けの生涯アクセス権を₹299の一度きりの料金で提供しています。

こんな人におすすめ

• データの探索やクリーニング、変換コードの書き直しに時間がかかっている機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。
• 前処理による効果を処理前後で確認し、再現可能な形でデータ準備の手順を管理したい人。