데이터 품질: 머신 러닝의 숨은 악당

현대 기계 학습(ML) 엔지니어의 역할은 단순히 모델을 구축하고 데이터를 분석하는 것에 그치지 않는다. 성공적인 비즈니스를 위해 데이터를 효율적으로 사용하는 것이 필수적이며, 데이터는 수집, 안전하게 공유, 생애 주기 전체에서 분석되어야 한다. 클라우드 컴퓨팅과 기업 ML 채택의 증가로 데이터 생애 주기의 시작과 끝이 용이해졌지만, 중간 단계에서는 데이터 품질 문제에 직면하고 있다. 낮은 품질의 데이터는 데이터 사용자를 부담하게 만들고, 데이터 과학자들이 모델을 구축하고 분석을 수행하는 것을 방해할 수 있다. 데이터 과학자들은 신뢰할 수 있는 결과를 위해 데이터를 정리하는 데 상당한 시간을 할애하고 있다. ML 프로젝트에서는 깨끗한 데이터가 필수적이며, 데이터 풍경이 변경되는 경우 모델의 효율성을 유지하는 데 필요하다. 데이터 관리는 지속적으로 데이터 드리프트를 평가하고 처리하는 것을 포함하여 모델의 정확성을 유지하는 것이다. 데이터 기반 실천에 모든 조직을 맞추는 것은 비기술적 이해관계자들을 포함하여 데이터 품질 문제를 피하는 데 중요하다. 데이터 품질을 우선하는 조직은 AI의 효율성을 높이고 비즈니스 결과를 신뢰할 수 있다. 데이터 품질이 낮아 AI 프로젝트가 실패하는 높은 실패율을 피할 수 있다.