Dataiku tarafından hazırlanan bu içerik, makine öğrenimi (ML) projelerinde veri kalitesinin önemini ve iş sonuçları üzerindeki etkisini vurgulayan kapsamlı bir kılavuzdur. Liderlerin katılımını sağlamak, veri kalitesi altyapısına yatırım yapmak, doğruluk metrikleri oluşturmak, kurum için "kalitenin" ne anlama geldiğini tanımlamak, veri doğruluğu için hesap verebilirlik sağlamak ve sorun yönetim kontrolü için bir süreç oluşturmak da dahil olmak üzere veri kalitesini kontrol etmek için en iyi uygulamaları sunmaktadır.

‍

Bu belgeyi okuduğunuzda ne öğreneceksiniz?

• Makine öğrenimi projelerinde veri kalitesi neden kritiktir ve iş çıktılarını nasıl etkiler?
• Bir kuruluşta veri kalitesini kontrol etmek için en iyi uygulamalar nelerdir?
• Kaliteli veri elde etmek için doğrulukla ilgili metrikleri nasıl oluşturabilirsiniz?
• Veri kalitesinin yönetilmesinde veri yöneticisinin rolü nedir ve daha iyi veri yönetişimine nasıl katkıda bulunabilir?
• Veri kalitesi sorunlarını nasıl etkili bir şekilde yönetebilir ve sorun yönetim kontrolü için sağlam bir süreç sağlayabilirsiniz?