Bekijk alle inhoud met de tag Data Quality
Data governance is het raamwerk van processen, beleidsregels, rollen en standaarden dat zorgt voor het effectieve en efficiënte gebruik, de beschikbaarheid, integriteit en beveiliging van data binnen een organisatie. Het stimuleert naleving, besluitvorming en datakwaliteit in diverse sectoren.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) benadrukt dat de kwaliteit van de output van AI en andere systemen direct afhankelijk is van de kwaliteit van de input. Lees meer over de implicaties binnen AI, het belang van datakwaliteit en strategieën om GIGO te verminderen voor nauwkeurigere, eerlijkere en betrouwbaardere resultaten.
Gegevensopschoning is het cruciale proces van het detecteren en corrigeren van fouten of inconsistenties in data om de kwaliteit te verbeteren, wat zorgt voor nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid voor analyses en besluitvorming. Ontdek belangrijke processen, uitdagingen, tools en de rol van AI en automatisering in efficiënte gegevensopschoning.
Gegevensvalidatie in AI verwijst naar het proces van het beoordelen en waarborgen van de kwaliteit, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data die gebruikt wordt om AI-modellen te trainen en te testen. Het omvat het identificeren en corrigeren van discrepanties, fouten of afwijkingen om de prestaties en betrouwbaarheid van modellen te verbeteren.
Modelrobuustheid verwijst naar het vermogen van een machine learning (ML) model om consistente en nauwkeurige prestaties te behouden ondanks variaties en onzekerheden in de inputdata. Robuuste modellen zijn cruciaal voor betrouwbare AI-toepassingen, omdat ze bestand zijn tegen ruis, uitschieters, distributieverschuivingen en adversariële aanvallen.
