Публикации по теме 'data-quality'


Защитники тоже думают графиками! Часть 1
Введение Добро пожаловать в первую часть нашей серии блогов под названием Защитники тоже думают с помощью графиков! В этой серии статей Роберто Родригес (@ cyb3rward0g) и я (@jaredcatkinson) обсудим наши взгляды на сбор данных, качество данных и анализ данных с помощью тематического исследования, сфокусированного на обнаружении внедрения процесса . В этом посте (часть первая) будет обсуждаться существующая технология обнаружения, сценарий PowerShell под названием..
Обеспечение качества данных в машинном обучении: передовой опыт и пример кода Python
Введение: Качество данных играет ключевую роль в успехе моделей машинного обучения. Точные и надежные данные необходимы для обучения надежных моделей и создания обоснованных прогнозов. Низкое качество данных может привести к необъективным или неточным результатам, что снижает эффективность алгоритмов машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим важность качества данных в машинном обучении и обсудим лучшие практики для обеспечения высокого качества данных. Кроме того, мы..
Кто несет ответственность за качество данных?
Качество данных — важная задача, которую рано или поздно должна решить каждая организация. Несмотря на то, что большинство владельцев данных не понимают их значения, проблема обычно возникает, когда возникает вопрос: кто несет ответственность за качество данных? В этой статье автор анализирует заинтересованные стороны с технологического аспекта. Однако в организациях, не являющихся поставщиками услуг, ситуация совершенно иная. Я находился в такой ситуации последние два года, и я..
Обеспечение качества данных в корпоративном озере данных
В этой статье описывается, как команда Enterprise Data Lake (EDL) в PayPal создала Rule Execution Framework (REF) для реализации возможностей на уровне предприятия: создание централизованной системы конфигурации общих правил на уровне предприятия для определения, управления, контроля и развертывания. правила и наборы правил структуры качества данных. Почему нам нужна команда Rule Execution Framework Команды, занимающиеся преобразованием данных в PayPal, должны соответствовать..
Как утечка данных влияет на заявления о производительности модели
В этом году произошло несколько важных научных достижений , ставших возможными благодаря исследованиям, основанным на машинном обучении . Наряду с энтузиазмом пришло и некоторое беспокойство, связанное с проблемами воспроизводимости, возникающими в науке, основанной на машинном обучении . Было выявлено несколько методологических проблем, наиболее распространенной из которых является утечка данных. Как правило, утечка данных может исказить результаты и привести к чрезмерно..
Непрерывная аннотация для улучшения качества данных
Непрерывное добавление аннотаций для улучшения качества данных Допустим, стремясь улучшить свою модель, вы искали оптимальные гиперпараметры, упорядочили и даже протестировали несколько архитектур, но производительность модели все еще неудовлетворительна. Поскольку решения для машинного обучения носят каскадный характер, качество обучающих данных влияет на производительность модели. Как я могу проверить ошибки в обучающем наборе данных, помеченном экспертами? У меня даже нет знаний..
Надежный ИИ основан на надежных данных
Узнайте, как качество данных играет решающую роль в машинном обучении Знаете ли вы, что плохие данные могут стоить компаниям 15–20 % их доходов , согласно этому отчету MIT ? Очевидно, что надежные данные необходимы в современном быстро меняющемся мире, управляемом искусственным интеллектом. В этой статье я объясню некоторые передовые методы обеспечения того, чтобы ваши решения AI и ML основывались на данных, заслуживающих доверия. Компании, использующие машинное обучение, сильно..