面向機器學習建模的數據治理技術路徑研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1334 K
標簽： 數據治理 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的快速發(fā)展，數據質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，如何有效地實施數據治理以提升數據質量、穩(wěn)定性和公平性，仍然是一個亟待解決的問題。綜述了數據治理在機器學習建模中的關鍵作用，提出了一套系統(tǒng)性的數據治理框架，涵蓋數據采集、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。該框架強調在不同階段采用針對性的技術措施，確保數據治理的有效性，從而促進數據質量的提升和模型的可解釋性、穩(wěn)定性及公平性的保障。本研究為數據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)的技術實踐和創(chuàng)新提供了指導。
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