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训练人工智能所需的高质量数据模型
将此上下文添加到原始数据是一个称为数据标记的过程，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。...。。→ 阅读更多：训练人工智能模型必不可少的高质量数据
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– 赞助内容 –(Gerd Altmann，Pixabay。https://pixabay.com/illustrations/digitization-particles-smartphone-7261158/)
人工智能或 A.I. 的新用途最近激增，引起了人们对支持这些应用程序的模型或算法的更多关注。大多数这些新应用程序都使用一种称为机器学习的人工智能形式，但它们的成功取决于输入模型的数据的可靠性。
顾名思义，机器学习使用算法来学习，或者在遇到越来越多的数据时调整其结果。随着算法处理更多数据，它们的计算应该变得更加精细和精确。例如，一些人工智能医疗诊断分析从超声心动图捕获的图像，这些图像实时显示血流和心脏力学。对于这些算法，图像中显示的心脏病和疾病范围越广，算法的范围就越大，返回真阳性或真阴性诊断的可能性就越大。
生成式人工智能根据用于训练算法的数据进行投影，有时采用符合用户规范的文本或图像形式。在这些和许多其他机器学习模型中，原始数据输入需要上下文来最大限度地发挥其对数据科学家的实用性。将此上下文添加到原始数据的过程称为数据标记，被认为是训练机器学习算法的关键步骤。
虽然一些数据标记过程可以自动化，但通常需要人工干预以确保训练机器学习算法的数据准确反映现实世界的情况。尽管如此，数据标记仍然是算法开发人员偶尔使用的过程，因此在许多情况下是外包的。因此，选择数据标记服务需要模型设计者研究其外包合作伙伴的组织结构和管理，就像他们雇用自己的专业人员一样。
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