KI-Rechenleistung · KAEL-Redaktion
Warum Datenqualität oft wichtiger ist als Modellkomplexität
Komplexe Modelle können mehr Beziehungen ausdrücken und Fehler in den Daten leichter absorbieren. Die Festlegung klarer Datenregeln ist die Grundlage für das Verständnis experimenteller Ergebnisse.
Überprüfen Sie zunächst die Eingabe
Fehlende Datensätze, doppelte Proben und zeitliche Abweichungen können die Ergebnisse verändern. Speichern Sie vor der Bereinigung die Originalversion und notieren Sie, wie viele Daten durch jede Regel gelöscht oder geändert wurden, um zu vermeiden, dass die Datenverarbeitung zu einer unerklärlichen Black Box wird.
Halten Sie das Kaliber konstant
Felder mit demselben Namen können in verschiedenen Quellen unterschiedliche Bedeutungen haben. Einheit, Zeitbasis und Aktualisierungshäufigkeit vereinheitlichen und dann entscheiden, wie diese kombiniert werden sollen; Sie können sie nicht direkt verbinden, nur weil die Spaltennamen identisch sind.
Sorgen Sie für die Rückverfolgbarkeit
Jedes Experiment ist mit Datenversionen, Verarbeitungscode und Konfigurationen verknüpft. Wenn sich die Ergebnisse ändern, überprüfen Sie zunächst, ob sich die Eingabe geändert hat, und stellen Sie dann fest, ob sich das Modell verbessert hat. Nachvollziehbare Datenketten können viele ungültige Debugging-Vorgänge reduzieren.
