Какие виды проблем качества данных вы встречали?

Проблемы качества данных, с которыми часто сталкиваются в проектах машинного обучения и AI, включают:

• Пропущенные значения (Missing values): отсутствующие данные могут исказить обучение модели.
• Шум и выбросы (Noise and Outliers): аномальные данные, которые могут ухудшить качество модели.
• Несогласованность данных (Inconsistency): противоречивые или дублирующиеся записи.
• Смещение выборки (Sampling bias): данные не отражают реальное распределение, что ведёт к плохой обобщающей способности модели.
• Неправильные форматы и типы данных: например, числовые данные представлены как строки.
• Низкое качество разметки: ошибки в аннотациях, что критично для supervised learning.

Для борьбы с этими проблемами применяют методы очистки данных, валидацию, нормализацию, а также анализ распределения и корреляций.