В машинном обучении существует несколько важных проблем, которые могут существенно повлиять на качество и эффективность моделей. Давайте рассмотрим каждую из предложенных проблем и определим, какая из них является самой объемной.

• Агрегация данных: Это процесс сбора и объединения данных из различных источников. Хотя агрегация данных важна, она не всегда является самой сложной проблемой, так как можно использовать различные инструменты и технологии для автоматизации этого процесса.
• Маркировка данных: Это процесс, при котором данные помечаются метками, чтобы обучающие алгоритмы могли понимать, что они представляют. Маркировка данных может быть трудоемким и затратным процессом, особенно если требуется ручная работа. Однако, в последние годы появились инструменты и технологии, которые могут помочь в автоматизации этого процесса.
• Чистка данных: Это процесс удаления или исправления некорректных, неполных или дублированных данных. Чистка данных является одной из самых критичных и объемных задач в машинном обучении, так как качество данных напрямую влияет на качество модели. Если данные не очищены, это может привести к неправильным выводам и снижению производительности модели.

Таким образом, хотя все три проблемы важны, чистка данных часто считается самой объемной и сложной задачей в машинном обучении. Это связано с тем, что без качественных и чистых данных невозможно достичь хороших результатов в обучении моделей. Поэтому, уделяя внимание чистке данных, мы закладываем основу для успешного применения машинного обучения.