ガーベジ・イン、ガーベジ・アウト（GIGO）
ガーベジ・イン、ガーベジ・アウト（GIGO）は、AIやその他のシステムの出力の質が入力の質に直接依存することを強調しています。AIにおけるその意味、データ品質の重要性、そしてより正確で公正、信頼性の高い成果のためにGIGOを軽減する戦略について学びましょう。...
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AI
Data Quality
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Data Cleaning
データクリーニング
データクリーニングは、分析や意思決定における正確性、一貫性、信頼性を高めるために、データ内のエラーや不整合を検出・修正し、データ品質を向上させる重要なプロセスです。主要なプロセス、課題、ツール、効率的なデータクリーニングにおけるAIや自動化の役割について解説します。...
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Data Cleaning
Data Quality
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ファジーマッチング
ファジーマッチングは、クエリに対して近似した一致を見つけるための検索手法であり、データ内のバリエーションやエラー、不整合を許容します。データクレンジング、レコードの連携、テキスト検索などで広く用いられ、レーベンシュタイン距離やSoundexなどのアルゴリズムを使って、類似しているが完全に一致しないエントリを特定します。...
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Fuzzy Matching
Data Cleaning
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探索的データ解析（EDA）
探索的データ解析（EDA）は、視覚的手法を用いてデータセットの特徴を要約し、パターンの発見、異常の検出、データクリーニングやモデル選択、分析の指針を提供するプロセスです。Python、R、Tableauなどのツールが利用されます。...
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EDA
Data Analysis
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