Taming Inconsistent Data with Dynamic Feature Handling in Cloud Environments

これは matten を紹介する全 4 回シリーズの第 3 回です。前回は数値計算のコア部分を紹介しました。今回は雑然とした実世界のデータを取り込むしくみについてです。 前回紹介した Tensor （数値テンソル）は、つくられた時点からクリーンです。すべてのセルが f64 です。データがすでにクリーンであれば、それで問題ありません。しかし、データが JSON API や CSV ファイル経由で投入され、その中に欠損セルや、整数と浮動小数点の混在、あるいは bool 値（フラグ）が含まれているような場合となると、どうでしょうか。話は変わって来ます。 dynamic feature は、そのような

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