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Data cleansing involves identifying and correcting inaccurate data. Incorrect format, duplicate, tainted, inaccurate, incomplete, or irrelevant data may be present. It is possible to correct data values representing errors in the data in a number of ways. Data science projects use a data pipeline to perform data cleansing and validation. The stages of a data pipeline ingest input and generate output. Data pipelines are characterized by small, self-contained steps that are easier to inspect. Furthermore, some data pipeline systems allow you to resume the pipeline from the middle, which saves you time. We will examine eight of the most common data cleansing steps in this article. To read more: bit.ly/3Hlhgvo
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इस चुनौती की घोषणा लास वेगास में एक साइबर सुरक्षा सम्मेलन में की गई थी। (फ़ाइल)वाशिंगटन: व्हाइट हाउस ने बुधवार को एक प्रतियोगिता शुरू की जिसमें नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम बनाने के लिए लाखों डॉलर की पुरस्कार राशि की पेशकश की गई जो महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर को हैकरों से बचा सकती है।राष्ट्रपति जो बिडेन के प्रशासन ने कहा कि 18.5 मिलियन डॉलर की पुरस्कार राशि में से कुछ के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले प्रतियोगियों को उपन्यास एआई सिस्टम डिजाइन करने की आवश्यकता होगी जो इलेक्ट्रिक ग्रिड, सबवे या अन्य प्रमुख नेटवर्क में सॉफ़्टवेयर कमजोरियों को तुरंत ढूंढ और ठीक कर सके, जिनका फायदा हैकर्स उठा सकते हैं।व्हाइट हाउस ऑफ़िस ऑफ़ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी के निदेशक ने कहा, "यह प्रतियोगिता महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर की सुरक्षा को मजबूत करने के लिए संगठनों में सभी प्रकार के रचनात्मक लोगों के लिए एक स्पष्ट आह्वान होगी, जिस पर अमेरिकी परिवार और व्यवसाय और हमारा पूरा समाज निर्भर करता है।" आरती प्रभाकर ने एक ब्रीफिंग में बताया।व्हाइट हाउस के अनुसार, भागीदारी को बढ़ावा देने के लिए, प्रतियोगिता चलाने वाली डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA)
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