Prehľadávať všetok obsah označený Data Quality
Čistenie dát je kľúčový proces detekcie a opravy chýb alebo nezrovnalostí v dátach s cieľom zvýšiť ich kvalitu a zabezpečiť presnosť, konzistentnosť a spoľahlivosť pre analytiku a rozhodovanie. Preskúmajte hlavné procesy, výzvy, nástroje a úlohu AI a automatizácie v efektívnom čistení dát.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) zdôrazňuje, že kvalita výstupu z AI a iných systémov priamo závisí od kvality vstupu. Zistite, aké to má dôsledky v AI, prečo je dôležitá kvalita údajov a aké stratégie môžu zmierniť GIGO pre presnejšie, spravodlivejšie a spoľahlivejšie výsledky.
Robustnosť modelu označuje schopnosť modelu strojového učenia (ML) udržiavať konzistentný a presný výkon aj napriek variabilitám a neistotám v vstupných údajoch. Robustné modely sú kľúčové pre spoľahlivé AI aplikácie a zabezpečujú odolnosť voči šumu, odľahlým hodnotám, zmenám v distribúcii a adversariálnym útokom.
Správa údajov je rámec procesov, politík, rolí a štandardov, ktoré zabezpečujú efektívne a účinné využívanie, dostupnosť, integritu a bezpečnosť údajov v rámci organizácie. Podporuje súlad s predpismi, rozhodovanie a kvalitu údajov naprieč odvetviami.
Validácia údajov v AI označuje proces hodnotenia a zabezpečenia kvality, presnosti a spoľahlivosti údajov používaných na trénovanie a testovanie AI modelov. Zahŕňa identifikáciu a nápravu nezrovnalostí, chýb alebo anomálií s cieľom zlepšiť výkon a dôveryhodnosť modelu.
