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Die Überwachung der Datenqualität automatisieren
book

Die Überwachung der Datenqualität automatisieren

by Jeremy Stanley, Paige Schwartz
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
220 pages
6h 52m
German
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Die Überwachung der Datenqualität automatisieren

Kapitel 4. Automatisierung der Datenqualitätsüberwachung mit maschinellem Lernen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Maschinelles Lernen ist ein statistischer Ansatz, der im Vergleich zu regelbasierten Tests und der Überwachung von Metriken viele Vorteile hat: Er ist skalierbar, kann unbekannte Veränderungen erkennen und ist - auch auf die Gefahr hin, dass er vermenschlicht wird - intelligent. Sie kann aus früheren Eingaben lernen, Kontextinformationen nutzen, um Fehlalarme zu minimieren, und deine Daten im Laufe der Zeit immer besser verstehen.

In den vorherigen Kapiteln haben wir untersucht, wann und wie Automatisierung mit ML für deine Strategie zur Überwachung der Datenqualität sinnvoll ist. Jetzt ist es an der Zeit, den Kernmechanismus zu erforschen: wie du ein Modell trainieren, entwickeln und verwenden kannst, um Datenqualitätsproblemezu erkennen - undsogar Aspekte wie deren Schweregrad und wo sie in deinen Daten auftreten zu erklären.

In diesem Kapitel erklären wir, welcher Ansatz des maschinellen Lernens sich am besten für die Überwachung der Datenqualität eignet und zeigen dir den Algorithmus (eine Reihe von Schritten), mit dem du diesen Ansatz umsetzen kannst. Wir beantworten Fragen wie die, wie viele Daten du abfragen solltest und wie du die Ergebnisse des Modells erklärbar machst. Es ist wichtig zu betonen, dass die hier beschriebenen Schritte nicht zu einem Modell führen, ...

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ISBN: 9781098191047Supplemental Content