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概要
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
このコースでは、データセットの品質から思考、可視化、統計分析まで、一般的なデータ トラップについて説明しました。
ML 担当者は次のように自問する必要があります。
- データセットの特性と、そのデータが収集された条件をどれだけ理解していますか？
- データに存在する品質やバイアスの問題交絡因子は存在するか？
- これらの特定のデータセットを使用すると、どのようなダウンストリームの問題が発生する可能性がありますか？
- 予測または分類を行うモデルをトレーニングする場合、モデルのトレーニングに使用するデータセットには、関連するすべての変数が含まれていますか？
結果がどうであれ、ML 実務者は常に自分自身に確証バイアスがないか確認し、直感や常識と照らし合わせて結果をチェックし、データが直感や常識と矛盾している場合は調査する必要があります。
その他の情報
Cairo, Alberto. How Charts Lie: Getting Smarter about Visual Information. NY:
W.W. Norton, 2019.
Huff, Darrell. 統計で嘘をつく方法。NY: W.W. Norton, 1954.
Monmonier, Mark. How to Lie with Maps, 3rd ed. Chicago: U of Chicago P, 2018.
Jones, Ben. Avoiding Data Pitfalls. Hoboken, NJ: Wiley, 2020.
Wheelan, Charles. Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data. NY:
W.W. Norton, 2013
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最終更新日 2025-07-27 UTC。
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