Sure, here are a list of three data cleaning solutions offered by a survey on data cleaning methods. (source: https://arxiv.org/abs/2109.07127)

1. Sample Clean: By listing a k amount of dirty rows, sample clean will rewrite the given data based upon the information from the ungiven rows. It's drawback has to do with the fact that it will rewrite the dirty rows, leading to possibly untrue or wandering ideas.

2. Active Clean: Developed as a follow up to sample clean, Active Clean will instead take samples from the entire dataset, attempting to more accurately emulate what the dirty data was contributing, it does this by layering it's improvements subtly and iteratively learning from them. It's downside is that it's a little more hands on than other methods, asking that the user picks the models and specifies when it should stop cleaning.

3. Holo Clean: Another AI powered solution, Holo Clean uses a model to analyze both clean and dirty data and uses data analytics to pinpoint areas where corruption is likely to occur. The model is promising, being able to detect nearly 90% of errors in a larger dataset, but the study suggests that it can be difficult to get enough clean vs dirty records to clean the model

However, it is important to know that cleaning a dataset is incredibly difficult, so it may be best to first consider whether there are any higher quality datasets to train on instead. However, if it is necessary that the dataset be used, (low quality as it may be), then the options given should provide a good start on data cleaning methods. Good luck!
แน่นอนว่านี่คือรายการโซลูชันการทำความสะอาดข้อมูลสามรายการที่นำเสนอโดยการสำรวจเกี่ยวกับวิธีการทำความสะอาดข้อมูล (ที่มา: https://arxiv.org/abs/2109.07127) 1. ตัวอย่างการทำความสะอาด: ด้วยการแสดงรายการแถวสกปรกจำนวน ak จำนวนตัวอย่างที่สะอาดจะเขียนข้อมูลที่กำหนดใหม่ตามข้อมูลจากแถวที่ไม่ได้รับ ข้อเสียเปรียบคือการที่มันจะเขียนแถวสกปรกใหม่ ซึ่งนำไปสู่แนวคิดที่อาจไม่จริงหรือหลงทาง 2. Active Clean: ได้รับการพัฒนาเพื่อติดตามผลการทำความสะอาดตัวอย่าง โดย Active Clean จะนำตัวอย่างจากชุดข้อมูลทั้งหมดแทน โดยพยายามจำลองสิ่งที่ข้อมูลสกปรกมีส่วนช่วยอย่างแม่นยำยิ่งขึ้น โดยทำสิ่งนี้โดยการแบ่งชั้นการปรับปรุงอย่างละเอียดและเรียนรู้ซ้ำ ๆ จากข้อมูลเหล่านั้น . ข้อเสียคือต้องดำเนินการมากกว่าวิธีอื่นๆ เล็กน้อย โดยขอให้ผู้ใช้เลือกรุ่นและระบุว่าควรหยุดทำความสะอาดเมื่อใด 3. Holo Clean: อีกหนึ่งโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI Holo Clean ใช้แบบจำลองในการวิเคราะห์ทั้งข้อมูลที่สะอาดและสกปรก และใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุพื้นที่ที่อาจเกิดการทุจริต โมเดลนี้มีแนวโน้มที่ดี โดยสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้เกือบ 90% ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่การศึกษาชี้ให้เห็นว่าอาจเป็นเรื่องยากที่จะได้รับบันทึกที่สะอาดและสกปรกเพียงพอที่จะทำความสะอาดแบบจำลอง อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าการทำความสะอาดชุดข้อมูล เป็นเรื่องยากอย่างไม่น่าเชื่อ ดังนั้นจึงควรพิจารณาก่อนว่ามีชุดข้อมูลคุณภาพสูงกว่านี้ให้ฝึกแทนหรือไม่ อย่างไรก็ตาม หากจำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูล (คุณภาพต่ำเท่าที่ควร) ตัวเลือกที่ให้ไว้ควรเป็นการเริ่มต้นที่ดีในการทำความสะอาดข้อมูล ขอให้โชคดี!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence