Fugu-MT 論文翻訳(概要): Badgers: generating data quality deficits with Python

論文の概要: Badgers: generating data quality deficits with Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04468v1
Date: Mon, 10 Jul 2023 10:34:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-11 13:31:40.206707
Title: Badgers: generating data quality deficits with Python
Title（参考訳）: Badgers: Pythonでデータ品質の欠陥を生成する
Authors: Julien Siebert, Daniel Seifert, Patricia Kelbert, Michael Kl\"as, Adam Trendowicz
Abstract要約: 本稿では,オープンソースのPythonライブラリであるBadgersについて述べる。ドキュメントはhttps://fraunhofer-iese.github.io/badgers/で参照できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.682826586427092
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generating context specific data quality deficits is necessary to experimentally assess data quality of data-driven (artificial intelligence (AI) or machine learning (ML)) applications. In this paper we present badgers, an extensible open-source Python library to generate data quality deficits (outliers, imbalanced data, drift, etc.) for different modalities (tabular data, time-series, text, etc.). The documentation is accessible at https://fraunhofer-iese.github.io/badgers/ and the source code at https://github.com/Fraunhofer-IESE/badgers
Abstract（参考訳）: データ駆動型(AI)アプリケーションや機械学習(ML)アプリケーションのデータ品質を実験的に評価するには、コンテキスト固有のデータ品質欠陥の生成が必要である。本稿では,異なるモダリティ(表データ,時系列,テキストなど)に対してデータ品質の欠陥(外れ値,不均衡データ,ドリフトなど)を生成する,拡張可能なオープンソースのpythonライブラリである badgers を提案する。ドキュメントはhttps://fraunhofer-iese.github.io/badgers/で、ソースコードはhttps://github.com/Fraunhofer-IESE/badgersでアクセスできる。

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