데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 조직 내에서 데이터의 효과적이고 효율적인 사용, 가용성, 무결성, 보안을 보장하는 프로세스, 정책, 역할, 표준의 프레임워크입니다. 업계 전반에 걸쳐 컴플라이언스, 의사결정, 데이터 품질을 주도합니다....
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Data Governance
Data Management
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Data Quality
데이터 검증
AI에서 데이터 검증은 AI 모델을 학습하고 테스트하는 데 사용되는 데이터의 품질, 정확성, 신뢰성을 평가하고 보장하는 과정을 말합니다. 이는 모델 성능과 신뢰성을 높이기 위해 불일치, 오류 또는 이상값을 식별하고 수정하는 작업을 포함합니다....
2 분 읽기
Data Validation
AI
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데이터 정제
데이터 정제는 데이터의 오류나 불일치 사항을 탐지하고 수정하는 중요한 과정으로, 데이터의 품질을 높여 분석 및 의사결정을 위한 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장합니다. 주요 프로세스, 과제, 도구, 그리고 효과적인 데이터 정제에서 AI와 자동화의 역할을 알아보세요....
4 분 읽기
Data Cleaning
Data Quality
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모델 견고성
모델 견고성은 머신러닝(ML) 모델이 입력 데이터의 변동성과 불확실성에도 불구하고 일관되고 정확한 성능을 유지하는 능력을 의미합니다. 견고한 모델은 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 위해 필수적이며, 노이즈, 이상치, 분포 변화, 적대적 공격에도 탄력성을 보장합니다....
4 분 읽기
AI
Machine Learning
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쓰레기 입력, 쓰레기 출력(GIGO)
Garbage In, Garbage Out(GIGO)는 AI 및 기타 시스템의 출력 품질이 입력 품질에 직접적으로 달려 있음을 강조합니다. AI에서의 의미, 데이터 품질의 중요성, 더 정확하고 공정하며 신뢰할 수 있는 결과를 위해 GIGO를 완화하는 전략에 대해 알아보세요....
2 분 읽기
AI
Data Quality
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