Datenqualitätssicherung für ML
Der Prozess der systematischen Überprüfung, Validierung und Verbesserung der Qualität von Daten, die für das Training und die Bewertung von Machine-Learning-Modellen verwendet werden.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Hochwertige Daten sind die Grundlage für leistungsstarke und zuverlässige Machine-Learning-Modelle. Datenqualitätssicherung (DQS) ist ein kontinuierlicher Prozess, der sicherstellt, dass die Trainingsdaten frei von Fehlern, Inkonsistenzen, Duplikaten und Verzerrungen sind, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten.
Synonyme / Tags
- ML Datenqualität
- Data Quality Management ML
- DQ Assurance KI
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