AIコンピューティングパワー・KAEL編集部
多くの場合、モデルの複雑さよりもデータ品質の方が重要である理由
複雑なモデルはより多くの関係を表現でき、データ内のエラーをより容易に吸収できる可能性があります。明確なデータルールを確立することは、実験結果を理解するための基礎となります。
まず入力を確認してください
レコードの欠落、サンプルの重複、時間のずれにより、結果が変わる可能性があります。データ処理が説明不能なブラックボックスになるのを避けるために、クリーニングの前に元のバージョンを保存し、各ルールによって削除または変更されたデータの量を記録します。
口径を一定に保つ
同じ名前のフィールドは、ソースごとに異なる意味を持つ場合があります。単位、時間軸、更新頻度を統一し、どのように組み合わせるかを決めます。列名が同じという理由だけでそれらを直接結合することはできません。
トレーサビリティの維持
各実験は、データのバージョン、処理コード、および構成に関連付けられています。結果が変化した場合は、まず入力が変化したかどうかを確認し、次にモデルが改善されたかどうかを判断します。追跡可能なデータ チェーンにより、多くの無効なデバッグを削減できます。
