随着人工智能和机器学习技术的快速发展，数据质量已成为提升模型性能和可靠性的核心因素。特别是在不同类型机器学习模型的应用中，如何有效地实施数据治理以提升数据质量、稳定性和公平性，仍然是一个亟待解决的问题。综述了数据治理在机器学习建模中的关键作用，提出了一套系统性的数据治理框架，涵盖数据采集、处理、标注、模型训练等全过程，旨在提供切实可行的治理方案以支撑机器学习应用。该框架强调在不同阶段采用针对性的技术措施，确保数据治理的有效性，从而促进数据质量的提升和模型的可解释性、稳定性及公平性的保障。本研究为数据治理在机器学习中的深入应用提供了理论基础，并为后续的技术实践和创新提供了指导。
引用格式:
当前，人工智能（AI）和机器学习（ML）已广泛应用于语音技术、医疗研发、自动驾驶等多个日常生活领域。AI的核心构成是算法、数据和基础设施三者的有机结合［1］。单纯依靠算法优化和硬件性能提升不足以推动AI的发展，更需高质量数据集的支撑。关于如何优化数据处理和治理过程，大部分研究集中于标注质量的提升、数据集的构建及优化、模型评估等方面，缺乏系统化的技术路径和全面的解决方案。尤其是在面对不同类型的机器学习模型（如监督学习、无监督学习、强化学习等）时，如何提升数据质量和模型的稳定性、可解释性以及公平性，仍然是一个亟待解决的问题。
本文综合现有研究成果，提出了一套系统性的数据治理框架，结合机器学习建模需求，从数据采集、处理、标注到模型训练的全过程中提供可操作的治理方案，推动数据治理在机器学习应用中的深入实施。
李彦泽1，郭超2，孙旭明2，母东杰2
（1.北京百分点科技集团股份有限公司,北京100096；
2.中国电子产业工程有限公司，北京100036）
本文收录于《网络安全与数据治理》2025年02期！
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原文始发于微信公众号（网络安全与数据治理）：优秀论文 | 面向机器学习建模的数据治理技术路径研究
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