Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Data Quality
Czyszczenie danych to kluczowy proces wykrywania i naprawiania błędów lub niespójności w danych w celu poprawy ich jakości, zapewniając dokładność, spójność i niezawodność dla analiz oraz podejmowania decyzji. Poznaj najważniejsze procesy, wyzwania, narzędzia oraz rolę AI i automatyzacji w efektywnym czyszczeniu danych.
Odporność modelu odnosi się do zdolności modelu uczenia maszynowego (ML) do utrzymania spójnej i dokładnej wydajności pomimo różnic i niepewności w danych wejściowych. Odporne modele są kluczowe dla niezawodnych zastosowań AI, zapewniając odporność na szum, wartości odstające, przesunięcia rozkładu oraz ataki adversarialne.
Zasada Garbage In, Garbage Out (GIGO) podkreśla, że jakość wyników generowanych przez AI i inne systemy jest bezpośrednio zależna od jakości danych wejściowych. Dowiedz się, jakie ma to znaczenie w AI, dlaczego jakość danych jest tak ważna oraz poznaj strategie ograniczania GIGO, by uzyskiwać dokładniejsze, sprawiedliwe i wiarygodne rezultaty.
Walidacja danych w AI odnosi się do procesu oceny i zapewnienia jakości, dokładności oraz wiarygodności danych wykorzystywanych do trenowania i testowania modeli AI. Polega na identyfikowaniu i korygowaniu rozbieżności, błędów lub anomalii w celu zwiększenia wydajności i niezawodności modeli.
Zarządzanie danymi to zestaw procesów, polityk, ról i standardów zapewniających skuteczne i efektywne wykorzystanie, dostępność, integralność oraz bezpieczeństwo danych w organizacji. Wspiera zgodność, podejmowanie decyzji i jakość danych w różnych branżach.
