dataset curator
✓Kuratieren und bereinigen Sie Trainingsdatensätze für hochwertiges maschinelles Lernen
Installation
SKILL.md
The Dataset Curator skill guides you through the critical process of preparing high-quality training data for machine learning models. Data quality is the single most important factor in model performance, yet it is often underinvested. This skill helps you systematically clean, validate, augment, and maintain datasets that lead to better models.
From initial collection to ongoing maintenance, this skill covers deduplication, label quality assessment, bias detection, augmentation strategies, and version control. It applies best practices from production ML systems to ensure your datasets are not just clean, but strategically optimized for your learning objectives.
Whether you are building a classifier, fine-tuning an LLM, or training a custom model, this skill ensures your data foundation is solid.
Kuratieren und bereinigen Sie Trainingsdatensätze für hochwertiges maschinelles Lernen Quelle: eddiebe147/claude-settings.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill dataset curator- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist dataset curator?
Kuratieren und bereinigen Sie Trainingsdatensätze für hochwertiges maschinelles Lernen Quelle: eddiebe147/claude-settings.
Wie installiere ich dataset curator?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill dataset curator Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/eddiebe147/claude-settings
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01