Вычислительная мощность искусственного интеллекта · Редакционный отдел KAEL
Почему качество данных часто важнее сложности модели
Сложные модели могут выражать больше взаимосвязей и легче устранять ошибки в данных. Установление четких правил в отношении данных является основой для понимания результатов экспериментов.
Сначала проверьте ввод
Отсутствующие записи, повторяющиеся образцы и несовпадения во времени могут изменить результаты. Перед очисткой сохраните исходную версию и запишите, сколько данных было удалено или изменено каждым правилом, чтобы обработка данных не превратилась в необъяснимый черный ящик.
Поддерживайте постоянный калибр
Поля с одинаковым названием в разных источниках могут иметь разное значение. Унифицируйте единицу измерения, временную развертку и частоту обновления, а затем решите, как их объединить; вы не можете напрямую соединить их только потому, что имена столбцов одинаковы.
Поддерживать отслеживаемость
Каждый эксперимент связан с версиями данных, кодом обработки и конфигурациями. Когда результаты изменяются, сначала подтвердите, изменились ли входные данные, а затем определите, улучшилась ли модель. Отслеживаемые цепочки данных могут сократить количество неверных отладок.
