垃圾进，垃圾出（GIGO）
垃圾进，垃圾出（GIGO）强调 AI 及其他系统的输出质量直接取决于输入质量。了解其在人工智能中的影响、数据质量的重要性，以及缓解 GIGO 的策略，从而获得更准确、公平和可靠的结果。...
1 分钟阅读
AI
Data Quality
+4
Data Quality
模型鲁棒性
模型鲁棒性指的是机器学习（ML）模型在输入数据存在变化和不确定性的情况下，依然能够保持一致且准确性能的能力。鲁棒模型对于可靠的人工智能应用至关重要，能够确保系统对噪声、异常值、分布漂移和对抗性攻击具有抵抗能力，从而保障其稳定性和可靠性。...
1 分钟阅读
AI
Machine Learning
+4
数据清洗
数据清洗是发现并修复数据中的错误或不一致性以提升数据质量的重要过程，确保分析和决策的准确性、一致性与可靠性。探索关键流程、挑战、工具，以及人工智能和自动化在高效数据清洗中的作用。...
1 分钟阅读
Data Cleaning
Data Quality
+5
数据验证
人工智能中的数据验证是指评估和确保用于训练和测试 AI 模型的数据的质量、准确性和可靠性的过程。它包括识别和纠正数据中的差异、错误或异常，从而提升模型表现和可信度。...
1 分钟阅读
Data Validation
AI
+3
数据治理
数据治理是由流程、政策、角色和标准组成的框架，确保组织内部数据的有效与高效使用、可用性、完整性和安全性。它推动各行业的合规性、决策制定和数据质量提升。...
1 分钟阅读
Data Governance
Data Management
+4