Yapay Zeka Bilgi İşlem Gücü · KAEL Yazı İşleri Departmanı
Veri kalitesi neden genellikle model karmaşıklığından daha önemlidir?
Karmaşık modeller daha fazla ilişkiyi ifade edebilir ve verilerdeki hataları daha kolay absorbe edebilir. Açık veri kurallarının oluşturulması deneysel sonuçların anlaşılmasının temelidir.
Önce girişi kontrol edin
Eksik kayıtlar, kopya numuneler ve zaman yanlışlıkları sonuçları değiştirebilir. Temizlemeden önce, orijinal sürümü kaydedin ve veri işlemenin açıklanamaz bir kara kutuya dönüşmesini önlemek için her kural tarafından ne kadar verinin silindiğini veya değiştirildiğini kaydedin.
Kalibreyi tutarlı tutun
Aynı adı taşıyan alanlar farklı kaynaklarda farklı anlamlara gelebilir. Birimi, zaman tabanını ve güncelleme sıklığını birleştirin ve ardından bunların nasıl birleştirileceğine karar verin; Sütun adları aynı olduğu için bunları doğrudan birleştiremezsiniz.
İzlenebilirliği koruyun
Her deney, veri sürümleri, işleme kodu ve yapılandırmalarla ilişkilendirilir. Sonuçlar değiştiğinde, öncelikle girdinin değişip değişmediğini doğrulayın ve ardından modelin iyileşip iyileşmediğini belirleyin. İzlenebilir veri zincirleri birçok geçersiz hata ayıklamayı azaltabilir.
