Почему принцип GIGO важен для машинного обучения?

Принцип GIGO (Garbage In, garbage out) важен для машинного обучения, потому что качество результатов работы любой аналитической модели зависит от качества данных, на которых она построена. wiki.loginom.ru

Если входные данные ошибочны, вводят в заблуждение или нерелевантны, то результирующие решения или прогнозы, сделанные системами искусственного интеллекта, также будут ненадёжными. www.unifire.ai

Некоторые примеры важности принципа GIGO:

• Система рекомендаций в электронной коммерции. www.unifire.ai Если для её обучения использовать неточные данные о клиентах, система может предлагать нерелевантные продукты, что приведёт к ухудшению пользовательского опыта и снижению продаж. www.unifire.ai
• Система распознавания лиц. plusclouds.com Если используемые данные не представляют определённую этническую группу, система, вероятно, не сможет правильно идентифицировать людей из этой группы. plusclouds.com
• Анализ кредитных рисков. plusclouds.com Если в данных за предыдущие годы есть дискриминация по этнической группе или полу, модель искусственного интеллекта может принимать несправедливые финансовые решения. plusclouds.com

Чтобы избежать проблемы GIGO, важно, чтобы используемые в системах искусственного интеллекта данные были точными, репрезентативными и высокого качества. research.aimultiple.com