Крупномасштабные наборы данных, используемые в корпоративной аналитике данных и машинном обучении, часто полны ошибок, что приводит к снижению надежности, потере производительности и увеличению затрат. Современным решением этой проблемы является ИИ, ориентированный на данные , но применение этих методов в масштабе раньше было сложной задачей даже для группы экспертов. Пару лет назад это была работа , на выполнение которой у выпускников Массачусетского технологического института уходили месяцы. Теперь вы можете автоматически находить и устранять проблемы в данных в любом масштабе , без особых усилий создавая высококачественные наборы данных https://cleanlab.ai/blog/automated-data-quality-at-scale/