Kas yra DBT ir kaip jis derinamas su ML?

DBT (Data Build Tool) yra įrankis duomenų transformacijai ETL/ELT procese, leidžiantis rašyti SQL kodą duomenų paruošimui ir valymui duomenų saugyklose.

Mašininio mokymosi kontekste, DBT padeda kurti švarius, struktūruotus ir patikrintus duomenų rinkinius, kurie vėliau naudojami modelių mokymuisi. Taip užtikrinama patikima ir atkuriama duomenų paruošimo kokybė, kas yra kritiška ML procesų kokybei.

Pavyzdys: pirmiausia, naudojant DBT, kuriamos lentelės su ypatybėmis (feature engineering), o tada šios lentelės įdedamos į ML modelius.