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Governança de dados é o conjunto de processos, políticas, papéis e padrões que garantem o uso eficaz e eficiente, disponibilidade, integridade e segurança dos dados dentro de uma organização. Ela impulsiona a conformidade, a tomada de decisões e a qualidade dos dados em todos os setores.
A limpeza de dados é o processo crucial de detectar e corrigir erros ou inconsistências nos dados para aprimorar sua qualidade, garantindo precisão, consistência e confiabilidade para análises e tomada de decisões. Explore processos-chave, desafios, ferramentas e o papel da IA e automação em uma limpeza de dados eficiente.
Lixo Entra, Lixo Sai (GIGO) destaca como a qualidade do resultado de sistemas de IA e outros sistemas depende diretamente da qualidade da entrada. Saiba mais sobre suas implicações em IA, a importância da qualidade dos dados e estratégias para mitigar o GIGO, obtendo resultados mais precisos, justos e confiáveis.
A robustez do modelo refere-se à capacidade de um modelo de aprendizado de máquina (ML) de manter desempenho consistente e preciso, apesar de variações e incertezas nos dados de entrada. Modelos robustos são cruciais para aplicações confiáveis de IA, garantindo resiliência contra ruído, outliers, mudanças de distribuição e ataques adversariais.
A validação de dados em IA refere-se ao processo de avaliar e garantir a qualidade, precisão e confiabilidade dos dados utilizados para treinar e testar modelos de IA. Envolve identificar e corrigir discrepâncias, erros ou anomalias para aprimorar o desempenho e a confiabilidade do modelo.
