Қандай деректер сапасының мәселелерімен кездестіңіз?

Машиналық оқыту және AI жобаларында жиі кездесетін деректер сапасының мәселелері мыналарды қамтиды:

• Жоғалған мәндер (Missing values): жоқ деректер модельді оқытуды бұрмалауы мүмкін.
• Шу және шығу (Noise and Outliers): аномальды деректер, олар модельдің сапасын нашарлатуы мүмкін.
• Деректердің сәйкессіздігі (Inconsistency): қайшы немесе қайталанатын жазбалар.
• Үлгілердің бұрмалануы (Sampling bias): деректер нақты таралуын көрсетпейді, бұл модельдің жалпылау қабілетіне әсер етеді.
• Қате форматтар мен деректер түрлері: мысалы, сандық деректер жолдар ретінде көрсетілген.
• Төмен сапалы белгілер (Low-quality labels): аннотациялардағы қателер, бұл бақылау оқыту үшін маңызды.

Осы мәселелермен күресу үшін деректерді тазалау әдістері, валидация, нормализация, сондай-ақ таралу мен корреляцияларды талдау қолданылады.