論文の概要: Data Quality Toolkit: Automatic assessment of data quality and
remediation for machine learning datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05935v1
- Date: Thu, 12 Aug 2021 19:22:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-16 13:05:06.283820
- Title: Data Quality Toolkit: Automatic assessment of data quality and
remediation for machine learning datasets
- Title（参考訳）: データ品質ツールキット:機械学習データセットのデータ品質と改善の自動評価
- Authors: Nitin Gupta, Hima Patel, Shazia Afzal, Naveen Panwar, Ruhi Sharma
Mittal, Shanmukha Guttula, Abhinav Jain, Lokesh Nagalapatti, Sameep Mehta,
Sandeep Hans, Pranay Lohia, Aniya Aggarwal, Diptikalyan Saha
- Abstract要約: Data Quality Toolkit for Machine Learningは、いくつかの重要な品質指標と関連する修復テクニックのライブラリである。
データ準備パイプラインのターンアラウンド時間を短縮し、データ品質評価プロセスを合理化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.417891017429882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quality of training data has a huge impact on the efficiency, accuracy
and complexity of machine learning tasks. Various tools and techniques are
available that assess data quality with respect to general cleaning and
profiling checks. However these techniques are not applicable to detect data
issues in the context of machine learning tasks, like noisy labels, existence
of overlapping classes etc. We attempt to re-look at the data quality issues in
the context of building a machine learning pipeline and build a tool that can
detect, explain and remediate issues in the data, and systematically and
automatically capture all the changes applied to the data. We introduce the
Data Quality Toolkit for machine learning as a library of some key quality
metrics and relevant remediation techniques to analyze and enhance the
readiness of structured training datasets for machine learning projects. The
toolkit can reduce the turn-around times of data preparation pipelines and
streamline the data quality assessment process. Our toolkit is publicly
available via IBM API Hub [1] platform, any developer can assess the data
quality using the IBM's Data Quality for AI apis [2]. Detailed tutorials are
also available on IBM Learning Path [3].
- Abstract（参考訳）: トレーニングデータの質は、機械学習タスクの効率、正確性、複雑さに大きな影響を与えます。
一般的なクリーニングやプロファイリングチェックに関して、データ品質を評価するさまざまなツールやテクニックが利用可能である。
しかし、これらのテクニックは、ノイズラベルや重複クラスの存在など、機械学習タスクのコンテキストにおけるデータ問題を検出するには適用できない。
機械学習パイプライン構築のコンテキストにおいて、データ品質の問題を再検討し、データ内の問題を検出し、説明し、修正するツールを構築し、データに適用されるすべての変更を体系的かつ自動的にキャプチャする。
我々は、機械学習のためのデータ品質ツールキットを、機械学習プロジェクトのための構造化トレーニングデータセットの可読性を分析し、強化するための重要な品質指標と関連する修復テクニックのライブラリとして紹介する。
このツールキットは、データ準備パイプラインのターンアラウンド時間を短縮し、データ品質評価プロセスを合理化することができる。
私たちのツールキットはIBM API Hub [1]プラットフォームで公開されており、任意の開発者がIBMのData Quality for AI apis [2]を使ってデータ品質を評価することができます。
詳細なチュートリアルもIBM Learning Path [3]で公開されている。
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