Alle Inhalte mit dem Tag Data Quality durchsuchen
Daten-Governance ist das Rahmenwerk aus Prozessen, Richtlinien, Rollen und Standards, das die effektive und effiziente Nutzung, Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten innerhalb einer Organisation gewährleistet. Sie fördert Compliance, Entscheidungsfindung und Datenqualität in allen Branchen.
Datenbereinigung ist der entscheidende Prozess zur Erkennung und Behebung von Fehlern oder Inkonsistenzen in Daten, um deren Qualität zu verbessern und Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit für Analysen und Entscheidungsfindung sicherzustellen. Entdecken Sie zentrale Prozesse, Herausforderungen, Tools sowie die Rolle von KI und Automatisierung bei einer effizienten Datenbereinigung.
Datenvalidierung in der KI bezeichnet den Prozess der Bewertung und Sicherstellung der Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten, die zum Trainieren und Testen von KI-Modellen verwendet werden. Sie umfasst das Erkennen und Beheben von Abweichungen, Fehlern oder Anomalien, um die Leistungsfähigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Modellen zu erhöhen.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) verdeutlicht, dass die Qualität der Ergebnisse von KI- und anderen Systemen direkt von der Qualität der Eingabedaten abhängt. Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen im Bereich KI, die Bedeutung von Datenqualität und Strategien zur Vermeidung von GIGO für genauere, fairere und verlässlichere Ergebnisse.
Modellrobustheit bezeichnet die Fähigkeit eines Machine-Learning-(ML)-Modells, trotz Variationen und Unsicherheiten in den Eingabedaten eine konsistente und genaue Leistung aufrechtzuerhalten. Robuste Modelle sind entscheidend für zuverlässige KI-Anwendungen, da sie Widerstandsfähigkeit gegen Rauschen, Ausreißer, Verteilungsverschiebungen und adversariale Angriffe gewährleisten.
