Публикации по теме 'data-quality'


Использование машинного обучения для улучшения качества данных
Качество данных является важнейшим аспектом любой организации, работающей с данными, поскольку низкое качество данных может привести к неточным выводам и неверным решениям. Используя методы машинного обучения, можно улучшить качество данных и уменьшить количество ошибок в ваших данных. Одним из подходов к использованию машинного обучения для повышения качества данных является использование моделей машинного обучения для выявления и исправления аномалий данных. Это может включать выявление..
Управление данными для специалистов по данным?
Ну, если вы думаете, что этот пост будет скучной историей о технических концепциях и других темах с теми, которые вы обычно слышали, и они заставляют вас спать, я попытаюсь сделать это немного иначе, и после того, как вы его прочтете, вы поймете, почему эта тема оказывает огромное влияние на деятельность Data Scientist. Хорошо, давайте Рок! ! ! Прежде всего… Что такое управление данными? Управление данными имеет много значений, я сдержу свое слово и определю его в нескольких..
Несколько проблем в машинном обучении
Недостаточное количество обучающих данных Данные низкого качества Нерелевантные функции Переоснащение обучающих данных Недостаток тренировочных данных Недостаточное количество обучающих данных Ребенок может выучить вещь, если ее произнести один раз или несколько раз. Например, чтобы ребенок узнал, что такое мяч, все, что нам нужно, - это указать на мяч и сказать «мяч» (один или несколько раз). Тогда ребенок сможет распознавать мяч. А машинного обучения пока нет; Для..
Стражи галактики данных: Уровень качества данных
В современном мире, управляемом искусственным интеллектом, качество данных имеет огромное значение. В настоящее время машинное обучение в значительной степени зависит от больших объемов обучающих данных. В результате внутренние наборы данных в организациях пользуются большим спросом. Кроме того, группы аналитиков постоянно ищут активы данных, которые могут повысить ценность организационного роста, что также приводит к быстрому внедрению новых источников данных. Эта тенденция сделала..
Какой рабочий процесс следует использовать для управления производительностью точности модели?
Введение Иногда повышение производительности модели может быть сложной задачей. Я уверен, что многие из вас согласятся, что вы оказались в похожей ситуации. Вы пробуете все стратегии и алгоритмы, которым научились, но производительность существенно не увеличивается. В результате у нас почти всегда есть модельно-ориентированный подход, направленный на улучшение моделей, а не данных. В то же время высококачественные метки для обучающих данных имеют решающее значение для успешного..
Мониторинг данных для аналитики и машинного обучения
Предыдущий блог из серии Категории решений для мониторинга данных Потребление данных, вычисления и инфраструктура, созданные для машинного обучения, сильно отличаются от хранилища аналитических данных. Это приводит к необходимости различия и в требованиях к мониторингу. Мониторинг данных для аналитики Аналитики и бизнес-группы ожидают, что данные в хранилище данных будут надежными и чистыми, а обеспечение надежности данных считается обязанностью инженеров по данным, которые..
Практический пример: как мы выявляем проблемы с качеством данных?
Практический пример: как мы выявляем проблемы с качеством данных? Проблема. Клиент, ведущий мировой производитель товаров народного потребления, столкнулся с проблемами надежности данных в данных SAP, относящихся к их операциям в глобальной цепочке поставок. Поэтому их ИТ-подразделение сотрудничало с Inxite Out, чтобы создать для них решение по обеспечению качества данных. Подход. Решение разрабатывалось в несколько этапов: Исследование данных и выявление бизнес-правил :..