数据质量的重要性
“数据准确性对AI和ML模型的成功至关重要,因为优质的数据可以产生更好的模型输出和一致的处理和决策。为了获得良好的结果,数据集必须准确、全面且可扩展。”——首席技术官Wilson Pang 随着技术的不断更新,新功能和创新层出不穷,对更多机器学习模型的需求也水涨船高。这些模型都需要快速准确地训练,因此,从一开始就需要有高质量的数据输入。这就是AI生命周期的数据获取阶段或者第一阶段。如果获取的数据质量不高,模型训练就会出错,甚至彻底失败。为确保数据的高质量,我们需要考虑一些关键条件:- 数据准确并符合质量目标
- 数据包含机器学习模型所需的相关信息
- 数据集完整且没有缺失值