翻译技术速递
数据清洗是机器学习中必不可少的步骤，发生在模型训练步骤之前。它很重要，因为机器学习模型只会产生与所提供的数据一样好的结果。如果数据集包含太多噪声，那么模型将捕获这些噪声。此外，杂乱的数据会破坏模型并导致模型准确率下降。数据清理技术包括移除语法错误、数据规范化、移除重复、离群点检测/移除以及修复编码问题。
数据匿名化是机器学习中另一个必不可少的步骤，它需要从数据集中去除敏感或个人可识别的信息。对于许多组织来说，数据隐私法使这成为至关重要的一步。一些常见的数据匿名技术包括：扰动、泛化、洗牌、置乱和合成数据生成。在处理敏感数据时，合成数据可能是一种很好的替代方法。合成数据可以在内部产生，可以使用自然产生的数据特征，而不包括个人可识别的数据。
以上中文文本为机器翻译，存在不同程度偏差和错误，请理解并参考英文原文阅读。
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