人工智能与机器学习的训练数据基本指南
为何您的人工智能(AI)模型完全取决于所用的训练数据？
俗话说，人工智能和机器学习适于“垃圾进垃圾出(Garbage-in,Garbage-out)”的原则。众所周知，每个机器学习解决方案都需要一个良好的算法为其提供支持，但是真正需要的却是这些算法的输入，即训练数据本身。您的模型完全取决于对其进行训练所用的数据。基于这一观点，我们制作了本训练数据指南。
在本训练数据基本指南中，我们将介绍构建有助于机器学习项目实现成功的训练数据所需的所有知识。基于我们 20 多年的丰富经验，我们详细阐述了如何处理训练数据（从原始数据收集到对其进行标注和标记），以便将其用于最具前景的项目。这也是关于我们如何为全球一些最具创新能力的公司提供帮助。本训练数据指南将会为您介绍我们在此过程中学到的一些教训，旨在帮助您构建有助于机器学习计划实现成功的训练数据。
本训练数据基本指南的内容包括：
- 为什么拥有海量的大数据并不意味着拥有已标记数据？
- 如何确定可用于评估您的成功的标签？
- 您在哪里可以找到一些优质的开源数据集来引导您的模型？
