Riveter: 表中のキュー・ワードを使用して、データの注釈、強化、分析を素早く行う。

はじめに

Riveterは、データテーブルのために設計されたAIベースのプロンプトと注釈ツールです。Riveterを使用すると、ユーザーはChatGPTのようなプロンプトを使用して、数分で数千行のデータに注釈を付け、強化することができ、データ処理の効率を劇的に向上させます。Riveterは、迅速にデータに注釈を付けるだけでなく、詳細な市場調査や分析を提供し、企業が戦略的意思決定において競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。Riveterは、10-Kレポート、投資家向けプレゼンテーション、またはその他の公式データソースのいずれを使用している場合でも、効率的にデータを抽出してセグメント化し、企業固有の重要な指標を生成します。

機能一覧

• AIキュー・ワードの強化ChatGPTのような自然言語処理により、ユーザーが入力したプロンプトワードをもとに、データを自動生成または拡張します。
• 大規模データ処理何千ものデータレコードを短時間で処理できるため、時間と労力を節約できる。
• 画像認識とラベリング画像内のコンテンツを自動的に識別し、その後の検索や分析のために適切なタグを追加します。
• データクリーニングデータの正確性と一貫性を確保するためのデータクレンジング機能を提供。
• リアルタイム・プレビューデータ処理中にリアルタイムでフィードバックを提供し、結果をプレビューします。

ヘルプの使用

リヴェータの使用手順

1.データのアップロード

• ログイン後、「データのアップロード」ボタンをクリックします。ローカルコンピューターからCSVファイルをアップロードするか、APIを通じて直接データをインポートするかを選択できます。
• Riveterが画像コンテンツを処理できるように、データファイルに画像パスまたは直接埋め込まれた画像データが含まれていることを確認してください。

2.処理モードを選択する：

• データのアップロードが完了すると、データ処理画面に移ります。画像認識」や「データ拡張」など、実行したい操作の種類を選択します。
• 画像認識」では、Riveterが提供するプリセットラベルか、カスタムラベルのいずれかを選択できます。
• データ強化モードでは、AIに新しいデータの処理や生成方法を指示するプロンプトを入力できる。

3.処理パラメータを設定する：

• 画像認識の場合、認識精度やラベルの詳細度などを設定できる。
• データの強化については、生成されるデータの量や多様性などのパラメーターを設定する。

4.実装処理：

• パラメータ設定を確認後、「処理開始」ボタンをクリックすると、Riveterがデータ処理を開始します。
• 処理中は、インターフェイス上でプログレスバーと完了予定時間が表示されます。

5.結果を見る

• 処理が完了すると通知が届きます。結果を見る」をクリックすると、処理されたデータが表示されます。
• 結果ページには、処理前と処理後のデータの比較が表示され、処理されたデータセットをダウンロードしたり、プラットフォーム上で直接さらなる分析を行うことができる。

6.データ管理

• すべての処理タスクとデータセットはアカウントに保存されます。このデータはいつでも確認、編集、削除することができます。

警告だ：

• データ機密保護リヴェータはデータの安全性を重視しており、アップロードされたデータは処理後、すべて暗号化されて保存されます。
• 機能的制限無料版では、データ量、処理速度、特定の機能に制限がある場合があります。

直感的なインターフェースデザインと分かりやすいボタンで、Riveterはあらゆるスキルレベルのユーザーに適しており、初めてのユーザーでもすぐに使用できます。これらのステップにより、Riveterを使用して画像データを効率的に処理し、向上させることができ、プロジェクトや研究に対してより価値のあるデータインサイトを提供することができます。