Некоторые методы поиска ошибочных идентификаторов в больших списках данных:

• Методы машинного обучения. 1 Алгоритмы способны выявлять сложные, неявные паттерны в больших объёмах данных. 1 Некоторые методы:
• Обучение с учителем. 1 Для обучения модели требуются предварительно размеченные данные. 1 Алгоритмы эффективны при наличии исторических данных о типичных ошибках. 1
• Обучение без учителя. 1 Метод интересен в сценариях, где размеченные данные недоступны или дорогостоящи в получении. 1 Алгоритмы кластеризации, такие как K-means и DBSCAN, способны выявлять группы похожих объектов, что позволяет идентифицировать выбросы и аномалии. 1
• Методы снижения размерности. 1 Включают анализ главных компонент (PCA) и t-SNE, используются для визуализации многомерных данных и обнаружения нетипичных паттернов. 1
• Таблицы дедупликации. 3 Метод применяется, когда невозможно однозначно дедуплицировать строки по одному полю и даже по сочетанию полей. 3 Идея в том, чтобы определить дубликаты не один раз по всем имеющимся полям, а несколько раз, каждый раз по разному набору полей во разных сочетаниях, а затем объединить получившиеся данные о дубликатах. 3
• Метод n-грамм и нечёткое сравнение строк. 5 Алгоритм даёт лучшие результаты при сравнении отдельных слов и простых словосочетаний. 5

Выбор конкретного алгоритма или комбинации методов зависит от специфики задачи, характера ошибок и структуры данных. 1