一篇新论文提出了实施指南,以使 ISO/IEC 25024 和 ISO/IEC 5259 的数据质量(DQ)指标可执行。作者们弥合了数据质量维度文本定义与数据质量工具中常见的低级检查之间的差距。他们将指标分为可泛化、参数化和不可泛化类别,并为可自动化的指标提供了指南。所提出的实施已在开源库 `dqmeasure` 中实现,该库从参考数据中学习参数,展示了随着注入错误的增加而单调递减的分数,以及与下游机器学习性能的相关性。 AI
影响 通过将 ISO 标准操作化,能够更可靠地评估人工智能/机器学习模型的数据质量。
排序理由 该条目是一篇研究论文,详细介绍了数据质量指标的新实施指南。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- Connected Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- dqmeasure
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Influence Flower
- ISO/IEC 25024
- ISO/IEC 5259
- Litmaps
- ScienceCast
- scite Smart Citations
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →