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Garbage In, Garbage Out (GIGO) souligne comment la qualité de la sortie d'une IA et d'autres systèmes dépend directement de la qualité des données d'entrée. Découvrez ses implications en IA, l'importance de la qualité des données et des stratégies pour limiter GIGO afin d'obtenir des résultats plus précis, équitables et fiables.
La gouvernance des données est le cadre de processus, politiques, rôles et normes qui assurent l'utilisation efficace et efficiente, la disponibilité, l'intégrité et la sécurité des données au sein d'une organisation. Elle favorise la conformité, la prise de décision et la qualité des données dans tous les secteurs.
Le nettoyage des données est le processus crucial de détection et de correction des erreurs ou des incohérences dans les données afin d'améliorer leur qualité, garantissant ainsi précision, cohérence et fiabilité pour l'analytique et la prise de décision. Découvrez les processus clés, les défis, les outils et le rôle de l'IA et de l'automatisation dans un nettoyage efficace des données.
La robustesse d'un modèle fait référence à la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique (ML) à maintenir des performances cohérentes et précises malgré les variations et incertitudes dans les données d'entrée. Les modèles robustes sont essentiels pour des applications d'IA fiables, garantissant la résilience face au bruit, aux valeurs aberrantes, aux changements de distribution et aux attaques adversariales.
La validation des données en IA fait référence au processus d'évaluation et d'assurance de la qualité, de l'exactitude et de la fiabilité des données utilisées pour entraîner et tester les modèles d'IA. Elle consiste à identifier et à corriger les écarts, les erreurs ou les anomalies afin d'améliorer les performances et la fiabilité des modèles.
