Que signifie "Filtrage de qualité"?

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Le filtrage de qualité, c'est le processus qui consiste à examiner et à améliorer les ensembles de données en enlevant les données de mauvaise qualité ou inutiles. Ça aide à s'assurer que les infos utilisées pour entraîner les modèles sont précises et utiles.

Dans le cadre de l'apprentissage automatique, avoir un ensemble de données avec des infos de haute qualité mène à de meilleures performances du modèle. Des données pourries peuvent causer des erreurs dans la façon dont les modèles apprennent et prennent des décisions.

En se concentrant sur la qualité, les développeurs peuvent créer des ensembles de données qui sont pas juste grands, mais aussi fiables. Ça veut dire que les modèles entraînés sur ces ensembles de données peuvent mieux fonctionner dans des situations réelles.

Pour obtenir des ensembles de données de haute qualité, les développeurs vérifient souvent manuellement et étiquettent les données. Cette attention soigneuse réduit les erreurs et garantit que l'ensemble de données final est plus précis, ce qui mène à de meilleurs résultats quand le modèle est utilisé.