Data Gravity и отравление выборки

Любой, кто хоть немного знаком с ИИ знает, что для эффективной работы искусственного интеллекта необходимы качественные данные. В результате 80% времени любого ML-проекта уходит не на подбор гиперпараметров и не на архитектуру нейросети, а на рутинный, выматывающий процесс — вылизывание данных. Мы собираем данные из множества устаревших систем, разбираемся с пустыми полями, убираем дубликаты, корректируем разметку. А после всего этого модель приходит ровно туда, куда мы её привели — шуму, смещениям и отравленным выборкам. В этой статье мы разберём основные проблемы, из-за которых все это происходит. Открыть материал