25、机器学习数据治理：质量、隐私与安全的平衡之道

机器学习数据治理：质量、隐私与安全的平衡之道

1. 机器学习数据治理中的数据质量与预处理

在机器学习（ML）领域，数据质量和预处理是构建可靠、准确且值得信赖的模型的关键。数据治理框架在这方面起着至关重要的作用，它能确保数据在整个生命周期内保持高质量。

1.1 数据处理透明度与沿袭跟踪

交易数据的摄取、清理、转换以及用于训练欺诈检测模型的过程需要具备透明度。这种透明度有助于组织追踪错误或不一致性的源头，并评估数据质量问题对模型的影响。沿袭跟踪还能支持组织遵守监管要求，为其遵循数据治理最佳实践并确保数据质量提供证据。

1.2 标准化与最佳实践

数据治理框架应推动标准化方法的开发和应用，以进行数据质量评估和预处理。这些标准化方法能确保组织内不同ML项目的一致性和有效性。例如，在具有多个ML计划的全球企业中，标准化数据验证检查、数据清理技术和特征工程实践，可使所有模型建立在一致的基础上，不受具体应用或地区的影响。标准化还有助于团队间分享最佳实践，不断提高数据质量和预处理工作。

1.3 数据预处理的关键步骤

• 数据清理 ：去除数据中的噪声、重复项和错误值，确保数据的准确性和一致性。
• 数据转换 ：将数据转换为适合模型训练的格式，例如归一化、编码等。
• 特征工程 ：从原始数据中提取有价值的特征，以提高模型的性能。

1.4 文档记录与版本控制

记录数据预处理管道中的每个步骤并进行