資料陷阱
學習目標
本單元的學習內容包括：
- 調查原始或已處理資料集的潛在問題，包括：
收集及處理品質問題
- 找出偏誤、無效推論和合理化。
- 找出資料分析的常見問題，包括關聯性、
找出相關資訊，以及關聯性和關聯性
- 檢視圖表，檢視常見問題、誤解與
誤導性的顯示與設計選項
機器學習動機
雖然不像模型架構和其他下游模型一樣精美
資料探索、說明文件及預先處理，都是企業成功的關鍵
機器學習的運作方式機器學習從業人員可以像 Nithya Sambasivan 等人打給
資料串
的2021 年 ACM 報告
如果客戶不深入瞭解：
- 收集資料的條件
- 資料的品質、特性和限制
- 哪些資料可以和不能顯示
以錯誤的資料訓練模型，成本非常高
只有在輸出內容品質偏低時才會發現
與資料互動同樣地，如果無法掌握資料限制
收集資料有偏誤，或是為原因產生誤解
可能會導致廣告過度放送或放送不足的情況，
導致失去信任
本課程將介紹機器學習和資料常見但常見的細微資料陷阱
專業執業人員可能會在工作中遭遇任何風險。
除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間：2024-07-26 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間：2024-07-26 (世界標準時間)。"],[[["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."]]],[]]
