मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा की गुणवत्ता को नियंत्रित करने के लिए कई तकनीकें हैं। एक तरीका डेटा को मॉडल में फ़ीड करने से पहले डेटा सफाई और पूर्व-प्रसंस्करण करना है। इस प्रक्रिया के दौरान, डेटा की सटीकता, स्थिरता और पूर्णता के लिए जांच की जाती है, और किसी भी त्रुटियों या लापता मूल्यों को संबोधित किया जाता है। यह कदम यह सुनिश्चित करने का उद्देश्य है कि डेटा त्रुटियों, पूर्वाग्रह और शोर से मुक्त है, जिसके परिणामस्वरूप मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन में सुधार होता है।
मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा गुणवत्ता को नियंत्रित करने का एक तरीका बताएं।