«Качество — это не действие, а привычка», — сказал великий древнегреческий философ Аристотель. Эта идея справедлива сегодня так же, как и более двух тысяч лет назад. Однако качества добиться не так легко, особенно когда дело касается данных и технологий наподобие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.
В некоторых областях можно почти без проблем использовать данные с высокой частотой ошибок, в других же система даёт сбой при малейших погрешностях в большом датасете. Принцип «мусор на входе, мусор на выходе» нужно воспринимать со всей серьёзностью. Мельчайшая некорректность в наборах данных может иметь большое влияние на модель и приводить к созданию бесполезных результатов. Чистота и целостность данных — ключевой аспект в создании сложных моделей машинного обучения.
Читать дальше →В некоторых областях можно почти без проблем использовать данные с высокой частотой ошибок, в других же система даёт сбой при малейших погрешностях в большом датасете. Принцип «мусор на входе, мусор на выходе» нужно воспринимать со всей серьёзностью. Мельчайшая некорректность в наборах данных может иметь большое влияние на модель и приводить к созданию бесполезных результатов. Чистота и целостность данных — ключевой аспект в создании сложных моделей машинного обучения.
