Datensets multiply de 8k

Kuratierte deutsche Datensätze (8k Einträge) für KI-gestützte Multiplikationsrechner — vorbereitet, gereinigt und optimiert für Modell-Training und Evaluation.

Format: CSV, Parquet • Sprache: DEU • Lizenz: kommerziell nutzbar

Anfrage senden Email: meetrobo.pro@gmail.com

Überblick

Das Datenset "multiply de 8k" enthält 8.192 sorgfältig generierte Beispiele deutscher Multiplikationsaufgaben und -ergebnisse, ergänzt um Metadaten wie Eingabekontext, Schwierigkeitsgrad und erwartete Fehlerhäufigkeiten. Ideal für:

  • Training von KI, die numerische Multiplikation in deutschsprachigen Kontexten durchführt
  • Evaluation von Modellrobustheit und Fehleranalyse
  • Integration in Multiplikationsrechner und Business-Logik

Alle Datensätze sind etikettiert, normalisiert und mit Qualitätsmetriken versehen (Coverage, Konsistenz, Anomalien).

Datenset Visual

Datensatz-Preview

Sample 1

Sample A

Einfache Multiplikationen, 1–2 Stellen, 3.000 Beispiele.

Sample 2

Sample B

Gemischte Stellen, Dezimalfälle, 3.500 Beispiele.

Sample 3

Sample C

Edge-Cases & Fehlerbeispiele, 1.692 Beispiele.

Angebot & Preise anfragen Lizenz & Datenschutz

Technische Spezifikationen

CSV mit Spalten: id, expression_de, expression_normalized, result, difficulty, noise_level, source_meta. Zusätzlich Parquet-Export für schnelle Verarbeitung.

Coverage: 99.8% numerische Konsistenz, Validierungsfehler <0.2%. Annotator-Überprüfung auf 5% Stichproben.

Kommerzielle Nutzung erlaubt unter MeetRobo-EULA; individuelle Unternehmenslizenzen auf Anfrage. Hinweise zur DSGVO-Konformität für personenbezogene Daten.

Vergleich & Benchmarks

Kurze Benchmark-Ergebnisse (fiktiv, illustrativ):

Modell Accuracy (Arithmetic) Durchsatz (req/s) Trainingszeit
Baseline (rule-based) 99.9% 500 —
Small-LM + fine-tune 98.5% 120 6h
meetrobo-mult-8k (empfohlen) 99.6% 220 3h

Kontaktieren Sie uns für vollständige Benchmarks und reproduzierbare Metriken.

Integration & API

Die Datensets sind so verpackt, dass sie direkt in Pipelines eingesetzt werden können. Empfehlung: Parquet-Export für Batch-Training; CSV-Slices für schnelle Tests.

  • Vorverarbeitungs-Skripte (Python) inklusive
  • Beispiel-Code zur Modellanpassung
  • Docker-Image zur lokalen Evaluation
Mehr zur API

Integrations-Highlights

  • Schema-Validierung mit JSON-Schema
  • FastLoad-Optimierungen für Parquet
  • Anonymisierungs-Tools bei Bedarf

Team & Ansprechpartner

Team Lead

Dr. Anna Müller

Lead Data Scientist — Kontakt für technische Anfragen

Email
Team Member

Data Engineer

Pipelines, Parquet-Optimierung

Team Member 2

Business Lead

Lizenzierung & Enterprise-Deals

Häufige Fragen

Ja — persönliche Daten wurden entfernt oder anonymisiert. Für spezielle Fälle bieten wir zusätzliche Anonymisierungs-Pipelines an.

Ja — kostenfreie Proben (bis zu 100 Beispiele) sind auf Anfrage verfügbar. Bitte kontaktieren Sie unseren Vertrieb.

Bereit für den nächsten Schritt?

Fordern Sie ein individuelles Angebot, Testdaten oder eine Integrationsberatung an.

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