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La governance dei dati è il quadro di processi, politiche, ruoli e standard che garantiscono l'uso efficace ed efficiente, la disponibilità, l'integrità e la sicurezza dei dati all'interno di un'organizzazione. Favorisce la conformità, il processo decisionale e la qualità dei dati in tutti i settori.
La pulizia dei dati è il processo cruciale di rilevamento e correzione degli errori o delle incongruenze nei dati per migliorarne la qualità, garantendo accuratezza, coerenza e affidabilità per analisi e decisioni. Esplora i processi chiave, le sfide, gli strumenti e il ruolo dell'IA e dell'automazione in una pulizia dei dati efficiente.
La robustezza del modello si riferisce alla capacità di un modello di apprendimento automatico (ML) di mantenere prestazioni coerenti e accurate nonostante le variazioni e le incertezze nei dati di input. I modelli robusti sono fondamentali per applicazioni di IA affidabili, garantendo resilienza contro rumore, outlier, cambiamenti di distribuzione e attacchi avversari.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) evidenzia come la qualità dell'output di un'IA e di altri sistemi dipenda direttamente dalla qualità dell'input. Scopri le sue implicazioni nell'IA, l'importanza della qualità dei dati e le strategie per mitigare il GIGO per risultati più accurati, equi e affidabili.
La validazione dei dati nell'IA si riferisce al processo di valutazione e assicurazione della qualità, accuratezza e affidabilità dei dati utilizzati per addestrare e testare i modelli di intelligenza artificiale. Essa implica l'identificazione e la correzione di discrepanze, errori o anomalie per migliorare le prestazioni e l'affidabilità del modello.
