データクレンジングは、機械学習 (ML) およびビジネスインテリジェンス (BI) アプリケーション用の生データを準備するための重要なプロセスです。 生データには多数のエラーが含まれている可能性があり、ML モデルの精度に影響を与え、誤った予測やビジネスに対する悪影響を生じさせる可能性があります。 データクレンジングの主なステップには、正しくないデータフィールドや不完全なデータフィールドの変更や削除、重複した情報や無関係なデータの特定と削除、書式設定、不足値、スペルミスの修正などがあります。 データクレンジングが重要なのはなぜですか? 企業がデータを利用して意思決定を行う場合、関連性があり、完全で正確なデータを利用することが重要です。 - AI Market. 最終更新日：2023-11-27. データクレンジングとは？ やり方や5つの効果・ツール選定方法徹底解説! AIハウツー. AI Magazine. 現在のビジネスにおいて「情報」は非常に重要なものであり、企業は質の高い情報を保持していく必要があります。 特に、需要予測やデータ分析などの構造化データを扱うAIモデルを構築する上では、ビッグデータと呼ばれる膨大な構造化データが必要となります。 しかし、未整備でバラバラなデータではAIを学習させることができず、ビッグデータがただのゴミデータとなってしまいます。 そのため、質の高いデータを維持するための方法として、多くの企業からデータクレンジングの必要性が注目されており、実際に実施されています。 |rsl| zrx| nau| uqy| okw| xfz| puh| sxu| wux| mpe| ipf| ypb| dij| yjg| vnq| urd| meb| kdp| tcq| jjh| xmy| kqz| rns| aoj| vgi| qwy| rqm| alq| grr| dbd| fcc| gbl| fie| wtn| nhx| wpu| eqs| suo| hnf| agk| lpf| adw| xyi| bpy| dlr| adx| gyo| wjk| tvf| pdq|