面向机器学习建模的数据治理技术路径研究
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1334 K
標簽： 数据治理 机器学习 人工智能
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文檔介紹：随着人工智能和机器学习技术的快速发展，数据质量已成为提升模型性能和可靠性的核心因素。特别是在不同类型机器学习模型的应用中，如何有效地实施数据治理以提升数据质量、稳定性和公平性，仍然是一个亟待解决的问题。综述了数据治理在机器学习建模中的关键作用，提出了一套系统性的数据治理框架，涵盖数据采集、处理、标注、模型训练等全过程，旨在提供切实可行的治理方案以支撑机器学习应用。该框架强调在不同阶段采用针对性的技术措施，确保数据治理的有效性，从而促进数据质量的提升和模型的可解释性、稳定性及公平性的保障。本研究为数据治理在机器学习中的深入应用提供了理论基础，并为后续的技术实践和创新提供了指导。
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