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如何为机器学习执行有效的数据清洁
了解如何使用有效的数据清洁帖子来改进机器学习模型。
来源:走向数据科学您可以在机器学习管道中执行的最重要步骤。没有数据，您的模型算法改进可能并不重要。毕竟，“垃圾，垃圾”的说法不仅是一种说法，而且是机器学习中固有的真理。没有适当的高质量数据，您将难以创建高质量的机器学习模型。
在本文中，我讨论了如何有效地将数据清洁应用于自己的数据集中，以提高微调机器学习模型的质量。我将介绍为什么您需要数据清洁和数据清洁技术。最后，我还将提供重要的注释以牢记，例如保留一个简短的实验循环
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动机
我本文的动机是数据是作为数据科学家或ML工程师工作的最重要方面之一。这就是为什么Tesla，DeepMind，OpenAI以及许多其他公司等公司都专注于数据注释的原因。例如，特斯拉大约有1500名员工为他们的全部自动驾驶进行数据注释。
特斯拉 deepmind OpenAi但是，如果您的数据集低，则很难拥有高性能的模型。这就是为什么在注释之后清洁数据如此重要的原因。清洁本质上是涉及培训模型的每个机器学习管道的基础。