Des prédictions fiables sans nettoyage de données : un défi au GIGO
Une nouvelle étude remet en question le dogme du « Garbage In, Garbage Out » en IA, suggérant que des modèles peuvent bien performer avec des données brutes.
Une nouvelle étude remet en question le dogme du « Garbage In, Garbage Out » en IA, suggérant que des modèles peuvent bien performer avec des données brutes.