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Stratégies de transformation des données pour éliminer l'hétérogénéité
Created by
Haebom
Auteur
Sangbong Yoo, Jaeyoung Lee, Chanyoung Yoon, Geonyeong Son, Hyein Hong, Seongbum Seo, Soobin Yim, Chanyoung Jung, Jungsoo Park, Misuk Kim, Yun Jang
Contour
Cet article propose une analyse complète de la transformation des données, un sujet qui prend une importance croissante avec le développement de l'intelligence artificielle (IA). L'hétérogénéité des données est un problème causé par divers facteurs et, en particulier, elle nécessite souvent l'intervention d'experts en raison des différences de formats de données. Les méthodologies existantes ont tendance à négliger l'importance de la transformation des données en se concentrant principalement sur les différences de structure et de schéma des données. Cet article catégorise et présente systématiquement des stratégies pour traiter la source de l'hétérogénéité des données et les différences de formats de données, et met en évidence les défis spécifiques de chaque stratégie. La transformation des données est essentielle pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage de l'IA et adapter les formats d'entrée aux différents modèles d'IA. Le choix d'une technique de transformation appropriée joue un rôle crucial dans la préservation des détails importants des données.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways : Fournit une compréhension systématique des stratégies de transformation des données pour résoudre les problèmes d'hétérogénéité des données. Souligne l'importance des processus de préparation des données pour un apprentissage et une application efficaces des modèles d'IA. En présentant diverses stratégies pour résoudre les différences entre les formats de données, il peut contribuer à résoudre des problèmes pratiques.
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Limitations: Ce document se concentre sur la classification et la présentation des stratégies de transformation des données. Il ne fournit donc pas de conseils précis pour comparer les performances de chaque stratégie et sélectionner la stratégie optimale. Il ne couvre pas les stratégies de transformation des données spécialisées pour des modèles d'IA ou des secteurs d'activité spécifiques. Il n'inclut pas de validation expérimentale ni d'études de cas utilisant des ensembles de données réels.
