Якість даних і завантаження

Концепції MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Якість даних і завантаження

Етап отримання даних у життєвому циклі машинного навчання

Концепції MLOps

Що таке якість даних?

  • Якість даних — це міра того, наскільки добре дані слугують своїй меті
  • Оцінюється за кількома вимірами
  • Якість ML‑моделі залежить від даних
Концепції MLOps

Виміри якості даних

  • Точність
  • Повнота
  • Узгодженість
  • Актуальність
Концепції MLOps

Приклад вимірів якості даних

Вимір Приклад запитання Приклад якості виміру
Точність Чи правильно наші дані описують клієнта? У даних вік клієнта — 18, а насправді — 32.
Повнота Чи бракує якихось даних про клієнта? Для 80% клієнтів немає прізвища.
Узгодженість Чи узгоджено визначення клієнта в усій компанії? У одній базі клієнт активний, а в іншій — ні.
Актуальність Коли доступні дані про замовлення клієнта? Замовлення синхронізуються наприкінці дня і недоступні в реальному часі.

Низька якість даних — не кінець проєкту!

Концепції MLOps

Завантаження даних

Конвеєр даних

Концепції MLOps

Давайте потренуємось!

Концепції MLOps

Preparing Video For Download...