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 Quality
データガバナンス
データガバナンスは、組織内のデータの有効かつ効率的な利用、可用性、完全性、セキュリティを確保するためのプロセス、ポリシー、役割、基準のフレームワークです。コンプライアンス、意思決定、データ品質を業界全体で推進します。...
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Data Governance
Data Management
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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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データバリデーション
AIにおけるデータバリデーションとは、AIモデルの学習やテストに使用するデータの品質、正確性、信頼性を評価し、保証するプロセスを指します。モデルのパフォーマンスや信頼性向上のために、不一致やエラー、異常値を特定し修正する作業が含まれます。...
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Data Validation
AI
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モデルのロバスト性
モデルのロバスト性とは、機械学習（ML）モデルが入力データの変動や不確実性にもかかわらず、一貫した正確なパフォーマンスを維持する能力を指します。ロバストなモデルは、信頼性の高いAIアプリケーションに不可欠であり、ノイズ、外れ値、分布の変化、敵対的攻撃に対する耐性を確保します。...
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AI
Machine Learning
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