|
Post by account_disabled on Feb 12, 2024 4:07:50 GMT -5
欢迎一起揭秘AI的世界。AI领域中,无论是模型,算法,还是应用,都离不开数据。 如果将AI比喻成一个厨师,那么数据就是食材。没有食材,厨师就无法烹饪出美味的佳肴。同样地,没有数据,AI就无法进行分析和预测,无法提供有价值的信息和决策支持。 所以,我觉得很有必要在了解AI的初步阶段时,就先和大家一起了解一下AI数据集是怎么回事。 无论你是厨师还是食客,大致要知道一些,美食佳肴用哪些食材烹饪而成的吧? 原本呢,我是打算仅一篇文章就把数据集的事情说清楚的,但后面越写越发现,数据集的内容比我预想的要多,文章草稿拟完后,意外发现竟然有2万多字。 2万多字如果放在一篇文章中,不符合阅读习惯,不能发。 所以,即使我已经将整体的内容草稿都写好了,还是决定再投入一些精力和时间,重新进行一轮拆分。 毕竟太长的内容,确实会影响到阅读的耐心,在短视频充斥的当代,也不知道还剩多少人会有耐心看完一篇长文了。可见,内容太长,亟待拆解,分章阅读,许更合适。 本篇依 新加坡电报号码 旧继续说数据集的故事,这是数据集的第三篇文章,和之前两篇有上下文的逻辑关联,但不会影响独立阅读。如果想一次性弄懂AI数据集,可以连着前面两篇一起看。 第一篇《带你识别AI数据集的各种面孔 (AI从业万字干货)》中,我主要介绍了AI数据集是什么,这些数据集的常见格式有哪些,分别有哪些适用场景和局限之处。 也给大家整理了一些网上的公开数据集,当我们需要数据来做AI项目时,可供君参考。 第二篇《AI届的英雄好汉“训练集、验证集、测试集”各显神通!》中,我将三者比喻成了教师、辅导员和考官,通过猫猫识别模型的模拟案例来说明三者在不同阶段所发挥的能力以及如何运用。 这是第三篇,我想说的是“训练集,验证集,测试集”的区别和联系,以及目前国内数据集的现状、挑战和应对之策。希望对你有帮助。 全文8000字左右,预计阅读时间12分钟,若是碎片时间不够,建议先收藏后看,便于找回。 照例,开篇提供文章结构导图,方便大家在阅读前总揽全局,有大致的画面框架。
|
|