Terminų žodynas

Šiukšlės į įvestį – šiukšlės į išvestį (GIGO)

Kas yra Šiukšlės į įvestį – šiukšlės į išvestį (GIGO)?

„Šiukšlės į įvestį – šiukšlės į išvestį“ (angl. garbage in, garbage out) apibūdina principą, kad sistema gali pateikti tik tokius rezultatus, kokie yra gaunami duomenys. DI tai galioja dvigubai: neteisingi, pasenę ar vienpusiški mokymo ar žinių duomenys lemia klaidingus ar šališkus atsakymus. Pokalbių robotas, remiantis pasenusiu kainoraščiu, nurodys pasenusias kainas. Todėl duomenų priežiūra yra nuolatinė kiekvieno DI projekto užduotis.

Kaip padeda KI.ordo

Ir KI.ordo atsakymai priklauso nuo pateiktų žinių kokybės; žinių spragų sąrašas parodo, kuriems klausimams trūksta aiškių šaltinių.

Sužinoti daugiau

Temos

Duomenų kokybė
principas
žinių priežiūra

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

duomenų valymas

Duomenų valymas – tai neteisingų, besidubliuojančių ar nenuoseklių įrašų duomenų rinkiniuose aptikimas ir taisymas. Tipiniai veiksmai: rašybos ir datų formatų suvienodinimas, perteklinių tarpų šalinimas ir dublikatų, pavyzdžiui, „UAB Jonaitis“ ir „Jonaitis, UAB“, sujungimas. Švarūs duomenys yra patikimų analizių, siuntimų ir DI taikomųjų programų išankstinė sąlyga.

duomenų kokybė
dublikatai
+1

Šablonas

Mokymo duomenys

Mokymo duomenys – pavyzdžiai, iš kurių DI modelis mokosi dėsningumų: dideli tekstų rinkiniai kalbos modeliams, pažymėti vaizdai vaizdų modeliams. Jų kokybė, įvairovė ir naujumas daugiausia lemia, kaip patikimas ir teisingas bus modelis ir kokios šviežios bus jo žinios. Organizacijoms taip pat svarbu, ar tiekėjas jų įvestus klientų duomenis naudoja tolesniam mokymui.

Duomenys
Training
+1

Duomenų patikra (data validation)

Duomenų patikra tikrina, ar duomenys yra išsamūs, teisingo formato ir tikėtini, prieš juos apdorojant toliau. Tipinės patikros apima privalomus laukus, el. pašto adresų, pašto kodų ar datų formatą ir logines prieštaras – pavyzdžiui, pristatymo datą, ankstesnę už užsakymo datą. Taip klaidos pastebimos anksti, o ne persikelia į ataskaitas, sąskaitas faktūras ar DI analizes.

duomenų kokybė
patikros
+1

Šablonas

Duomenų valdysena (data governance)

Duomenų valdysena apima taisykles, vaidmenis ir procesus, pagal kuriuos organizacija nustato, kas gali rinkti, naudoti, keisti ir naikinti kokius duomenis. Ji apima atsakomybę už duomenų kokybę, prieigos teises, saugojimo terminus ir duomenų apsaugos reikalavimų laikymąsi. Ji ypač svarbi DI projektams, nes modeliai ir agentai tokie patikimi, kokie yra duomenys, kuriais jie remiasi.

duomenų valdymas
atitiktis
+1