Как машинное обучение может помочь в автоматизации управления качеством данных?

Машинное обучение может помочь в автоматизации управления качеством данных несколькими способами:

• Быстрая сортировка данных. habr.com Алгоритмы машинного обучения позволяют сортировать различные типы документов, электронных писем, изображений, видео и других данных, которые хранятся на серверах. habr.com
• Идентификация одноразовых данных. habr.com Машинное обучение способно определить данные, которые редко или никогда не будут использоваться. habr.com Например, алгоритмы могут выявить записи или данные, которые не были доступны за определённый период, и удалить устаревшую информацию. habr.com
• Эффективная группировка данных. habr.com Машинное обучение может повысить эффективность процесса за счёт автоматической разработки «сопоставлений» между репозиторием данных приложений и источниками данных. habr.com Это снижает время на интеграцию и агрегацию. habr.com
• Помощь в организации хранения данных. habr.com Машинное обучение помогает понять часто используемые данные и выяснить, какие из них редко или совсем не применяются. habr.com Алгоритмы могут автоматически хранить данные в медленном или быстром режиме, в зависимости от бизнес-требований. habr.com
• Автоматическая интерпретация табличных данных. elar.urfu.ru С помощью алгоритмов машинного обучения анализируются и выявляются важные зависимости между переменными в представленных данных. elar.urfu.ru Это позволяет выявлять закономерности, которые могут быть использованы для формирования гипотез и предложений по оптимизации продукта. elar.urfu.ru