ИСТИНА

Качество наборов данных является критическим фактором, определяющим эффективность моделей машинного обучения. Низкое качество данных может привести к неточным предсказаниям, смещенным результатам и снижению доверия к ML-системам. В условиях экспоненциального роста объемов данных и их источников становится актуальной задача разработки систематических подходов к оценке качества наборов данных. Существующие методы оценки качества данных часто фокусируются на отдельных аспектах, но не предоставляют интегральной оценки пригодности набора данных для конкретных задач машинного обучения, что создает необходимость в разработке новых подходов и инструментов