訓練AI模型的資料整理與分析流程定義如下:
資料前處理:
取得可使用資料後,開發團隊需進行初步的資料探索,在瞭解資料集可能存在的數據品質問題後,進行資料前處理,包含剔除雜訊資料與極端值、資料正規化、遺漏值處理等,將原始資料轉換為可以作為訓練模型的資料。大部分 AI 訓練的資料前處理作業包含資料標記 (Data Labeling)及資料清理(Data Cleaning),需耗費一定時間與人力確保資料品質和相關性,低品質、結構混亂或不相關的資料會降低模型的效能。
訓練AI模型的資料整理與分析流程定義如下:
取得可使用資料後,開發團隊需進行初步的資料探索,在瞭解資料集可能存在的數據品質問題後,進行資料前處理,包含剔除雜訊資料與極端值、資料正規化、遺漏值處理等,將原始資料轉換為可以作為訓練模型的資料。大部分 AI 訓練的資料前處理作業包含資料標記 (Data Labeling)及資料清理(Data Cleaning),需耗費一定時間與人力確保資料品質和相關性,低品質、結構混亂或不相關的資料會降低模型的效能。