Metadata（元數據）指的是描述其他數據的數據，簡單來說就是「關於數據的數據」。在機器學習領域中，metadata提供了數據的結構化信息，幫助理解、管理、追蹤和優化數據與模型。
Metadata在機器學習中的角色：
- 描述數據集相關信息，如來源、格式、大小、標籤說明、收集時間等。- 記錄模型訓練過程的超參數、版本、性能指標、訓練環境。
- 跟蹤數據和模型的版本歷史和變更日誌。
- 提供數據血統（Data Lineage）和可追溯性，便於審計及監控。
- 幫助團隊協作，提高模型復現性和透明度。
Metadata的類型：
- 描述性Metadata**：描述數據基本屬性，如創建者、時間、格式。
- 結構性Metadata**：描述數據架構與組織，如欄位結構、數據關聯。
- 管理性Metadata**：涉及數據管理流程，如訪問權限、版本控制。
Metadata的重要性：
- 促進數據有效檢索與利用。
- 支援數據治理與合規需求。
- 在機器學習生命周期中提供上下文，方便追蹤和改進。
簡單比喻：
Metadata就像一本書的目錄和索引，幫助讀者快速找到想要的信息和了解書籍全貌。
總結：
Metadata是描述數據及其相關過程的結構化信息，對機器學習數據管理、模型監控與協作有關鍵作用。
