Datenbereinigung für ML
Die Datenbereinigung ist ein entscheidender Schritt vor dem Training von Machine-Learning-Modellen, um Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate aus den Rohdaten zu entfernen. Dies stellt sicher, dass das Modell auf qualitativ hochwertigen Daten lernt und bessere Vorhersagen trifft.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Die Datenbereinigung ist eine fundamentale Phase im Machine-Learning-Workflow. Sie umfasst:
Synonyme / Tags
- Data Cleansing
- Datenaufbereitung
- Data Scrubbing
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