Качество данных и загрузка данных

Концепции MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Качество данных и загрузка данных

Получение данных в жизненном цикле машинного обучения

Концепции MLOps

Что такое качество данных?

  • Качество данных — мера того, насколько данные соответствуют своему назначению
  • Оценивается по различным измерениям
  • Качество модели МО зависит от качества данных
Концепции MLOps

Измерения качества данных

  • Точность
  • Полнота
  • Согласованность
  • Актуальность
Концепции MLOps

Примеры измерений качества данных

Измерение Пример вопроса Пример проблемы с качеством
Точность Корректно ли данные описывают клиента? В данных указан возраст 18 лет, а фактически клиенту 32 года.
Полнота Все ли данные о клиенте присутствуют? У 80% клиентов отсутствует фамилия.
Согласованность Единообразно ли определение клиента во всей компании? В одной базе данных клиент указан как активный, в другой — нет.
Актуальность Когда доступны данные о заказах клиента? Заказы синхронизируются в конце дня и недоступны в режиме реального времени.

Низкое качество данных — не конец проекта!

Концепции MLOps

Загрузка данных

Конвейер данных

Концепции MLOps

Давайте потренируемся!

Концепции MLOps

Preparing Video For Download...