데이터 트랩
학습 목표
이 모듈에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- 다음을 포함하여 원시 또는 처리된 데이터 세트의 기저에 있는 잠재적인 문제를 조사합니다.
수집 및 품질 문제를 일으킬 수 있습니다.
- 편향, 잘못된 추론, 합리화를 식별합니다.
- 데이터 분석에서 상관관계,
관계성 및 비관련성입니다.
- 차트를 검토하여 일반적인 문제, 오해,
디스플레이 및 디자인 선택에
혼동을 줄 수 있습니다
ML 동기부여
모델 아키텍처 및 기타 다운스트림 모델 작업만큼 화려하지는 않지만
데이터 탐색, 문서화 및 전처리가
살펴보겠습니다 ML 실무자는 니트야 삼바시반 외 호출됨
데이터 캐스케이드
2021 ACM 논문에서
이해할 수 없는 경우:
- 데이터를 수집하는 조건
- 데이터의 품질, 특성 및 한계
- 표시할 수 없는 내용
잘못된 데이터로 모델을 학습시키는 것은 비용이 많이 들고
품질이 낮은 출력 시점에
문제가 있음을 발견했을 때만
데이터를 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 데이터의 한계를 파악하지 못하면 인간이
데이터 수집의 편향 또는 인과관계로 상관관계를 오인하는 것을 허용하지 않습니다.
과다 게재 및 미달 게재로 이어질 수 있으며, 이로 인해
커질 수 있습니다
이 과정에서는 ML 및 데이터가 직면하는 일반적이지만 미묘한 데이터 함정에 대해
접하게 될 수 있는 몇 가지 주요 사례입니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2024-07-26(UTC)"],[[["This module teaches you to identify potential issues in datasets, including biases and invalid inferences, ultimately helping you build better ML models."],["Understanding data limitations and collection conditions is crucial to avoid \"data cascades\" that lead to poor model performance and wasted resources."],["The module explores common data analysis pitfalls, such as mistaking correlation for causation, and emphasizes the importance of proper data exploration and preprocessing in machine learning workflows."],["By recognizing common problems in charts and data visualizations, you'll be able to avoid misperceptions and ensure accurate data representation."]]],[]]
