ECS — an Interactive Tool for Data Quality Assurance

要約

機械学習システムの機能が向上し、安全性が重要なシステムで使用される可能性があるため、高品質のデータを確保することがますます重要になっています。
この論文では、データ品質を保証するための新しいアプローチを紹介します。
この目的のために、最初に数学の基礎について説明し、複数の例を使用してアプローチを示します。
これにより、セーフティ クリティカルなシステムで使用する場合、潜在的に有害な特性を持つデータ ポイントが検出されます。

要約(オリジナル)

With the increasing capabilities of machine learning systems and their potential use in safety-critical systems, ensuring high-quality data is becoming increasingly important. In this paper we present a novel approach for the assurance of data quality. For this purpose, the mathematical basics are first discussed and the approach is presented using multiple examples. This results in the detection of data points with potentially harmful properties for the use in safety-critical systems.

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