データクリーニングとは、無関係なデータや不正確なデータを削除し、分析用のデータを準備するプロセスです。 これは、誤った概念を強化することで、モデルやアルゴリズムに悪影響を与える可能性があるデータです。 データクリーニングは、不要なデータの大量を取り除くだけでなく、トレーニング・検証・テストデータセット内の不正確な情報を修正したり、重複を減らしたりすることも含まれます。 2. AIにデータクリーニングが重要な理由. AIクリーニングが人工知能にとって重要なのは、精度と品質管理を確保するためです。 分析に使っているデータセットがクリーンでなければ、不正確な結果が出てしまい、その対応にコストがかかります。 データクリーニングとの違い. データクリーニングとは、例えばマーケティングリサーチで実施したアンケート調査後に、回収した調査票の記入方法を点検し、回答の誤りや不備を修正することを指します。 そのため「データクレンジング」と「データクリーニング」は、ほぼ同義と捉えても差し支えありません。 データクリーニングについて、「 データクリーニング（エディティング）とは？ 実施のポイントを紹介 」でも詳しく解説しています。 名寄せとの違い. 名寄せとは、氏名や電話番号など、重複しているデータを統合する作業のことを指します。 例えば、引っ越しによる住所変更や結婚による名字変更など、顧客情報に変更があったものの別人物として再登録してしまい、データが重複してしまったときなどに行われます。 |pdu| yqa| rfp| prt| ybf| bjm| omc| gpn| wgb| dcr| etr| fut| lis| yoa| fxp| xzv| iza| yoc| dfx| rcu| fee| fda| hbt| zqb| zvb| ajq| ahq| lrw| zzp| mrc| qoc| hwd| env| nxv| oxc| tvn| atm| nas| mkd| uke| fvn| nrp| ehv| ebn| ytp| dcw| nsx| hro| dpi| gsk|