Qualidade dos Dados

Aprendizado de Máquina Centrado em Dados foca em melhorar o desempenho do modelo aprimorando a qualidade e relevância dos dados, e não apenas otimizando algoritmos.

Limpeza de Dados é o processo de identificar e corrigir erros ou inconsistências em conjuntos de dados.

Curadoria de dados é o processo de gerenciar e manter dados para garantir sua qualidade, acessibilidade e usabilidade.

Enriquecimento de Dados aprimora os dados existentes adicionando contexto valioso de fontes externas.

A harmonização de dados é o processo de integrar dados de diferentes fontes para garantir consistência e usabilidade.

Vazamento de dados ocorre quando informações de fora do conjunto de dados de treinamento são inadvertidamente usadas no treinamento do modelo.

Linhagem de dados refere-se ao rastreamento de dados à medida que eles passam por vários processos, garantindo a integridade e conformidade dos dados.

Perfil de Dados envolve analisar dados para entender sua estrutura, qualidade e relacionamentos.

A proveniência de dados refere-se à história e origem dos dados, detalhando suas fontes e transformações.

Qualidade de Dados refere-se à precisão, consistência e confiabilidade dos dados usados em IA e análises.

Um Portão de Qualidade de Dados é um processo que garante que os dados atendam a padrões específicos de qualidade antes do uso.

Redundância de Dados refere-se à duplicação desnecessária de dados dentro de um banco de dados ou sistema de armazenamento.

A limpeza de dados é o processo de limpar e validar dados para garantir precisão e qualidade.

A padronização de dados é o processo de transformar dados em um formato comum para consistência e precisão.

Validação de Dados garante a precisão e qualidade dos dados por meio de verificações e restrições antes do processamento.

A veracidade dos dados refere-se à precisão, confiabilidade e veracidade dos dados utilizados em IA e análises.

Resolução de Entidades é o processo de identificar e mesclar registros que se referem à mesma entidade do mundo real em diferentes conjuntos de dados.

Um Conjunto de Dados Padrão Ouro é uma coleção altamente precisa e confiável de dados usada para treinar e avaliar modelos de IA.

Uma estratégia de imputação é um método usado para preencher dados ausentes em conjuntos de dados para melhorar a precisão da análise.

Dados incompletos referem-se a informações ausentes ou indisponíveis em conjuntos de dados usados para análise e treinamento de IA.

Ruído de rótulo refere-se a imprecisões ou erros nos rótulos atribuídos aos dados em tarefas de aprendizado de máquina.

Transição de ruído de rótulo refere-se ao processo de rotulagem incorreta de dados em aprendizado de máquina, afetando o treinamento do modelo.

Falha na Compressão Sem Perda ocorre quando os dados não podem ser comprimidos sem perder informações.

Dados ausentes referem-se à ausência de valores em um conjunto de dados, impactando a análise e o desempenho do modelo.

Imputação de valores ausentes é um método para preencher lacunas em conjuntos de dados para análise e modelagem.

NaN (Not a Number) representa valores numéricos indefinidos ou não representáveis em computação.

Dados ruidosos referem-se a informações imprecisas ou irrelevantes que podem distorcer análises e modelos de aprendizado de máquina.

Rótulos barulhentos referem-se a anotações incorretas ou enganosas nos dados de treinamento que podem prejudicar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina.