| 面向機器學習建模的數(shù)據(jù)治理技術(shù)路徑研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1334 K | |
| 標簽： 數(shù)據(jù)治理 機器學習 人工智能 | |
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| 文檔介紹：隨著人工智能和機器學習技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為提升模型性能和可靠性的核心因素。特別是在不同類型機器學習模型的應用中，如何有效地實施數(shù)據(jù)治理以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、穩(wěn)定性和公平性，仍然是一個亟待解決的問題。綜述了數(shù)據(jù)治理在機器學習建模中的關(guān)鍵作用，提出了一套系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)治理框架，涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、標注、模型訓練等全過程，旨在提供切實可行的治理方案以支撐機器學習應用。該框架強調(diào)在不同階段采用針對性的技術(shù)措施，確保數(shù)據(jù)治理的有效性，從而促進數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和模型的可解釋性、穩(wěn)定性及公平性的保障。本研究為數(shù)據(jù)治理在機器學習中的深入應用提供了理論基礎，并為后續(xù)的技術(shù)實踐和創(chuàng)新提供了指導。 | |
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