Данным для обучения нужен строгий фильтр 'пуск/стоп' перед тренировкой

Автор предлагает внедрить детерминированный слой контроля качества данных перед запуском обучения модели, заменяя разрозненные скрипты и человеческие решения. Система должна автоматически проверять артефакты на утечки, противоречия и соответствие цели, выдавая воспроизводимый вердикт без участия ИИ. Обсуждается, насколько такой формальный подход повысит надежность пайплайнов и не создаст ложного чувства безопасности.