Next Topic: கதுவா: ஒரு குரூரமான குற்றம் எவ்வாறு அரசியல் மற்றும் மத சாயம் பூசப்பட்டு ஒற்றை பரிமாணமாக்கப்பட்டது You have trained a customer segmentation model, but it is clustering addresses from different states together.Your recommendation engine is suggesting products to customers in countries you do not ship to.Your fraud detection system keeps flagging legitimate international transactions.உங்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு நீங்கள் அனுப்பவில்லை. இதோ உங்களுடைய அற்புதமான உண்மை: உங்கள் மாதிரி தவறு இல்லை. Previous Topic: கதுவா: ஒரு குரூரமான குற்றம் எவ்வாறு அரசியல் மற்றும் மத சாயம் பூசப்பட்டு ஒற்றை பரிமாணமாக்கப்பட்டது ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] உண்மையான உண்மை நான் உங்களுக்கு ஒரு குறுக்கீடு உள்ளது என்று சொன்னால் என்ன? ஒரு கணிசமான அடிப்படை அல்ல, ஆனால் உண்மையான APIs உங்கள் தரவு மதிப்பு பிரச்சினைகள் எப்போதும் உங்கள் மாதிரிக்கு வரும் முன் 80% தீர்க்கும். உண்மையான கடன் "Just Fixing It Ourselves" ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இதில், "உங்கள் சொந்த படைப்பு" என்ன உண்மையில் பொதுவான தரவு அட்டவணைகள் கொண்டது என்பதை அழித்துவிடுங்கள்: For address validation alone: 
 
 
 
 
 படைப்பு Parsers for different international formats 240+ நாடுகளில் Postal Code Databases Geocoding மற்றும் Standardization Logic பற்றிய தகவல்கள் Address Changes and Updates மாற்றம் For identity/contact data: 
 
 
 
 தொலைபேசி எண் formating and validation by country Email Syntax மற்றும் Deliverability Check பெயர் Parsing and Normalization For demographic data: 
 
 
 
 காலம் / Age Validation gender category குழப்பம் Cultural Naming Convention செய்திகள் இது தான் ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். months ஆங்கிலத்தில் The Developer’s Dilemma: Build vs. Buy vs. Burnout பெரும்பாலான தொழிலாளர்கள் அதே வழிகளில் பங்கேற்கின்றனர்: 
 
 
 
 இறுதியாக, Reportable status ஐ தேர்ந்தெடுக்கவும் அதாவது Reportable அல்லது Non reportable அல்லது All ஐ தேர்ந்தெடுத்து அதனைச் சமர்ப்பிக்கவும். Patch with regex (and watch edge cases stack up in production) அதை நிராகரித்துக் கொள்ளுங்கள் (and wonder why model accuracy degrades) மூன்றாவது வழி உள்ளது: Consume quality as a service. இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... Real-World Integration: How Teams Are Doing This இன்று Case 1: The E-Commerce Recommendation Engine Fix ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] பிரச்சினை : Customer Data மூலம் வாடிக்கையாளர்கள் ஓட்டுனருக்கு பாதுகாப்பாகவும், நம்பிக்கையான உணர்வை தருவதில் ஃபிகோ கார் சிறந்த மாடலாக விளங்குகிறது. Melissa சிகிச்சை: Global Address Verification API Python இல் # Simplified integration example
import requests
import pandas as pd

def clean_address_for_training(df):
    # Pre-process with Melissa before training
    for index, row in df.iterrows():
        response = requests.post(
            'https://api.melissa.com/v2/address/verify',
            json={
                'address': row['raw_address'],
                'country': row['country'],
                'apikey': YOUR_API_KEY
            }
        )
        if response.json()['valid']:
            df.at[index, 'clean_address'] = response.json()['standardized']
            df.at[index, 'latitude'] = response.json()['coordinates']['lat']
            df.at[index, 'longitude'] = response.json()['coordinates']['lon']
    return df

# Use clean data for geospatial features
df_clean = clean_address_for_training(raw_customer_data)
 ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். முடிவு : Case 2: The FinTech Fraud Detection Boost வெப்பநிலை ஆட்சி 0 முதல் 40 டிகிரி செல்சியஸ் வரை இருக்க வேண்டும்; per month As its name suggests, a VPN is about privacy. பிரச்சினை : முன்பே ஏற்றப்பட்ட (preloaded) Multi-Turbo Mode ஆகியவை உள்ளன. Melissa சிகிச்சை: 
 
 
 
 தொலைபேசி சான்றிதழ் API for validate and format numbers Global Name Verification (Global Name Verification) - வாடிக்கையாளர்களின் பெயர்களை சரியான முறையில் சரிசெய்ய Email Verification - விற்பனை கண்காணிப்பு இயேசு // Webhook-based verification for real-time applications
app.post('/api/transaction', async (req, res) => {
  const { customerPhone, customerEmail, billingAddress } = req.body;
  
  // Parallel verification calls
  const [phoneValid, emailValid, addressValid] = await Promise.all([
    melissa.verifyPhone(customerPhone),
    melissa.verifyEmail(customerEmail),
    melissa.verifyAddress(billingAddress)
  ]);
  
  // Create verified features for fraud model
  const verificationFeatures = {
    phone_score: phoneValid.confidence,
    email_score: emailValid.deliverability,
    address_match: addressValid.valid
  };
  
  // Pass enhanced data to ML model
  const fraudProbability = await fraudModel.predict({
    ...req.body,
    ...verificationFeatures
  });
  
  res.json({ risk_score: fraudProbability });
});
 பொய்யான நன்மைகள் 44% குறைந்துள்ளன, ஆனால் சிறந்த அடையாள இணைப்பு மூலம் 15% மேலும் உண்மையான குற்றச்சாட்டுகளை பிடித்துள்ளன. முடிவு : The Practical Integration Guide: Where Data Quality APIs Fit in Your ML Pipeline (உங்கள் ML pipeline இல் தரமான APIs உள்ளன) (ஒரு முதலமைச்சர் Option 1: Pre-Training Batch Processing Python இல் # Your existing data preparation script, enhanced
import melissa_sdk

def prepare_training_data(csv_path):
    df = pd.read_csv(csv_path)
    
    # Initialize client
    client = melissa_sdk.Client(api_key=API_KEY)
    
    # Batch process critical fields
    df['clean_address'] = client.addresses.batch_verify(df['address'].tolist())
    df['valid_email'] = client.emails.batch_verify(df['email'].tolist())
    
    # Now train with clean data
    model.fit(df[['clean_address', 'valid_email', 'other_features']], df['target'])
 (முடிவமைப்பு திட்டமிடுதல் Option 2: Real-Time Feature Engineering உண்மையான நேரத்தில் எதிர்பார்ப்புகளைப் பெறுவதற்கான மாதிரிகள் (கிருஷ்ணசாமி, பரிந்துரைகள், குற்றவியல் கண்டுபிடிப்பு) உங்கள் அம்சங்கள் வடிவமைப்பு pipeline க்கு உபயோகப்படுத்துங்கள்: Python இல் # Feature engineering service
class VerifiedFeatures:
    def __init__(self):
        self.melissa = MelissaClient(API_KEY)
    
    def enrich(self, raw_data):
        features = {}
        
        # Address-based features
        addr = self.melissa.verify_address(raw_data['address'])
        features['address_valid'] = addr.valid
        features['address_type'] = addr.type  # Commercial, Residential, etc.
        features['geohash'] = self._to_geohash(addr.coordinates)
        
        # Phone-based features
        phone = self.melissa.verify_phone(raw_data['phone'])
        features['phone_carrier'] = phone.carrier
        features['phone_country'] = phone.country
        
        return {**raw_data, **features}

# Use in your prediction endpoint
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    enriched_data = feature_service.enrich(data)
    prediction = model.predict(enriched_data)
    return jsonify({'prediction': prediction})
 (பெரும்பாலான அணிகள் Option 3: The Hybrid Approach நாம் வேலை செய்கின்ற பெரும்பாலான அணிகள் ஒரு ஒப்பந்தத்தை பயன்படுத்துகின்றன: 
 
 
 
 Batch clean historical training data அறிமுகம் Real-time Inference நேரத்தில் கண்காணிப்பு ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ஏனெனில் இது மற்றொரு விற்பனையாளர் பட்ஜெட் அல்ல ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 
 
 
 
 
 இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... முதலில் நாங்கள் 14 நாடுகளில் முகவரிகளைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருந்தது.Melissa இவற்றை அனைத்தையும் சேர்த்து 230 மேலும் நாங்கள் அணுக முடியும். ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Next Sprint க்கான உங்கள் செயல்திறன் Checklist 
 
 
 
 
 
 Audit Your Training Data: ஒரு மாதிரி தேர்ந்தெடுக்கவும் மற்றும் 1000 வரிசையில் அட்டை / தொலைபேசி / மின்னஞ்சல் உத்தரவாதம் விகிதங்களைப் பார்க்கவும். செலவு-நல்வழியை இயக்கவும்: படைக்கப்படும் உபகரண நேரம் vs. API செலவுகளை மதிப்பிடவும். Prototype in an Hour: Select one endpoint (Start with Global Address Verification) and clean a sample dataset. Measure Impact: A/B test model performance with cleaned vs. raw data for a single feature. மின்னஞ்சல்: Real time hybrid? கீழே விழுந்த அணிகள் ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] உங்கள் அடுத்த படி: இந்த வாரம் ஒரு பயிற்சி தரவு அட்டவணை தேர்வு. ஒரே ஒரு அட்டவணை (அறிவுகளை அல்லது மின்னஞ்சல்களை) சரிசெய்யும் மூலம் அதை இயக்கவும். "முன்" மற்றும் "பின்" பிரிவுகளை ஒப்பிடுங்கள். நீங்கள் நேரடியாக உங்கள் அறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுற பின்னர் கேளுங்கள்: தரவு சுத்தம் உண்மையில் நீங்கள் உங்கள் குழுவின் லாபம் திறன் செல்ல விரும்புகிறீர்களா? உங்கள் ML pipeline இல் Data Quality API ஐ செயல்படுத்தியிருக்கிறீர்களா? உங்கள் அனுபவம் என்ன? கீழே உள்ள கருத்துக்களில் உங்கள் தகவல்களை (அல்லது பயங்கர தகவல்களை) பகிர்ந்து கொள்ளவும். 
 
 முதலீடு செய்வதற்கு தயாராக இருக்கிறீர்கள்: developer.melissa.com முதலீடு செய்வதற்கு தயாராக இருக்கிறீர்கள்: developer.melissa.com விற்பனையாளர்.melissa.com

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

இந்த ஆடியோ கதையின் அசல் மொழியில் தயாரிக்கப்பட்டது!

உங்கள் அறிவுரைகள் அழிந்து போகவில்லை.உங்கள் அறிவுரைகள்

About Author

கருத்துகள்

ஹேங் டேக்குகள்

இந்த கட்டுரையில் வழங்கப்பட்டது

Related Stories

Meet Hubstaff: HackerNoon Company of the Week

Proof of Usefulness Hackathon: Bright Data, Neo4j, Algolia, Storyblok & HackerNoon மூலம் $ 150K+ வெற்றி

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

Meet MongoDB: HackerNoon Company of the Week

Meet Hubstaff: HackerNoon Company of the Week

Proof of Usefulness Hackathon: Bright Data, Neo4j, Algolia, Storyblok & HackerNoon மூலம் $ 150K+ வெற்றி

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

Meet MongoDB: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps