Datenvorbereitung & Datenassistent
Es reicht nicht aus, nur den besten Algorithmus zu finden. Ein Algorithmus muss auch über die richtige Daten zur Verfügung, um sich selbst zu trainieren, Vorhersagen zu treffen oder Verbindungen zu entdecken. Die Form dieser Daten ist sehr wichtig: Es müssen nämlich mehrere Datenoperationen durchgeführt werden, bevor der Algorithmus mit der Verarbeitung und Interpretation der Daten beginnen kann. Auch hier gibt es eine fast unendliche Anzahl von Verarbeitungsmöglichkeiten: Denken Sie nur an die Zusammenführung verschiedener Datenquellen, die Transformation, die Erzeugung von Ableitungen und Variationen oder die Denormalisierung.
Die Entscheidung, welche Operationen auf welche Daten angewendet werden sollen, ist komplex. Sie ist abhängig von der Anwendung und dem gewählten Algorithmus.