Was sind die besten Datenquellen für Ihr maschinelles Lernen?

1 Relevanz der Daten

Das erste und offensichtlichste Kriterium ist die Datenrelevanz. Sie möchten Daten verwenden, die sich auf die Problemdomäne, die Zielvariable und die Features beziehen. Datenrelevanz bedeutet, dass die Daten die Realität und den Kontext Ihres Machine Learning-Ziels widerspiegeln und dass sie repräsentativ für die Grundgesamtheit oder Stichprobe sind, auf die Sie verallgemeinern möchten. Wenn Sie beispielsweise ein Machine Learning-Modell erstellen möchten, um die Kundenabwanderung vorherzusagen, benötigen Sie Daten, die Informationen über Kundenverhalten, Präferenzen, Transaktionen, Feedback und Kundenbindung enthalten.

2 Datenverfügbarkeit

Das zweite Kriterium ist die Datenverfügbarkeit. Sie möchten Daten verwenden, die zugänglich, zuverlässig und erschwinglich sind. Datenverfügbarkeit bedeutet, dass Sie die Daten aus einer vertrauenswürdigen Quelle beziehen können, dass die Daten regelmäßig aktualisiert und gepflegt werden und dass die Daten nicht gegen rechtliche oder ethische Auflagen verstoßen. Wenn Sie beispielsweise ein Machine Learning-Modell zur Betrugserkennung erstellen möchten, benötigen Sie sichere, konforme und zeitnahe Daten.

4 Datenvielfalt

Das vierte Kriterium ist die Datenvielfalt. Sie möchten Daten verwenden, die vielfältig, ausgewogen und umfassend sind. Datenvielfalt bedeutet, dass die Daten ein breites Spektrum von Szenarien, Fällen und Ergebnissen abdecken und keine Gruppen oder Kategorien bevorzugen oder ausschließen. Datenvielfalt bedeutet auch, dass die Daten für Ihre Machine Learning-Aufgabe und Modellkomplexität ausreichend und skalierbar sind. Wenn Sie beispielsweise ein Machine Learning-Modell erstellen möchten, um natürliche Sprache zu generieren, benötigen Sie Daten, die umfangreich, vielfältig und kontextbezogen sind.

6 Datenethik

Das sechste und letzte Kriterium ist die Datenethik. Sie möchten Daten verwenden, die fair, transparent und verantwortungsbewusst sind. Datenethik bedeutet, dass die Daten die Privatsphäre, die Zustimmung und die Rechte der betroffenen Personen und Eigentümer respektieren und dass sie keine Einzelpersonen oder Gruppen schädigen oder diskriminieren. Datenethik bedeutet auch, dass die Daten den Prinzipien und Werten Ihres Unternehmens und Ihrer Stakeholder folgen und dass sie den Best Practices und Richtlinien Ihrer Branche und Ihres Fachgebiets entsprechen. Wenn Sie beispielsweise ein Machine Learning-Modell zur Diagnose von Krankheiten erstellen möchten, benötigen Sie Daten, die ethisch, vertrauenswürdig und nachvollziehbar sind.