کیفیت داده؛ قهرمان پنهان پروژه‌های یادگیری ماشین

هر مدل هوشمند به اندازهٔ داده‌ای که از آن یاد می‌گیرد قابل اعتماد است. پیش از مقایسهٔ الگوریتم‌ها، باید بدانیم داده از کجا آمده، چه کسی آن را تولید کرده و در چه شرایطی تغییر می‌کند.

کیفیت داده فقط پاک‌سازی نیست

مقادیر گمشده و داده‌های تکراری مهم‌اند، اما کیفیت داده از این‌ها فراتر می‌رود. تعریف یکنواخت شاخص‌ها، زمان ثبت داده، سوگیری نمونه‌برداری و قابل ردیابی بودن تغییرات، همگی بر نتیجه اثر می‌گذارند.

چرخهٔ عمر را از ابتدا ببینید

برای هر منبع داده باید مالک، روش اعتبارسنجی و راه پایش مشخص شود. این تصمیم‌ها کمک می‌کنند یک مدل خوب پس از استقرار نیز خوب باقی بماند.