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Im ersten Teil von Die Leistungsfähigkeit von Data Lakes erforschen im maschinellen Lernen haben wir erörtert, was Data Lakes sind – sowie ihre Vorteile für die Speicherung unstrukturierter Daten für maschinelles Lernen, Metadatenmanagement, Data Governance, Sicherheitsmaßnahmen, Datenvorverarbeitung und Datenintegration mit IPS®IDL. Teil zwei befasst sich mit Data Lakes in Workflows für maschinelles Lernen und beleuchtet …

Dieser Artikel befasst sich mit Data Lakes und ihrem Einsatz im maschinellen Lernen. Er behandelt Themen wie die Definition von Data Lakes, ihre Vorteile, Bedenken, mögliche Nachteile und den Einsatz in Machine-Learning-Workflows. Außerdem werden Datenqualität, Sicherheit, Vorverarbeitung, Integration, Rechenkosten und Overfitting-Probleme behandelt. Warum spricht man von einem Data Lake? „Wenn man sich einen Data Mart …