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训练 AI 模型所需的高质量数据
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。
来源:科学与企业- 赞助内容 -
人工智能或A.I.的新用途中最近爆炸的爆炸对这些应用程序的启动的模型或算法产生了更多的关注。这些新应用程序中的大多数使用A.I.的形式称为机器学习，但它们的成功取决于为模型提供的数据的健全性。
顾名思义，机器学习使用算法在遇到越来越多的数据时学习或调整其结果。随着算法处理更多数据，它们的计算应变得更加精确和精确。例如，一些A.I.医学诊断分析了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，图像中所示的心脏病和疾病的范围越大，算法的范围越大以及返回真正阳性或真实（真（真（真（真实）诊断）的可能性。
生成的A.I.从用于训练算法的数据中执行预测，有时采取符合用户规格的文本或图像的形式。在这些和许多其他机器学习模型中，RAW DATA输入需要上下文来最大程度地提高其对数据科学家的用处。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。
虽然某些数据标记过程可以自动化，但通常需要人干预，以确保训练机器学习算法的数据准确反映了现实世界中的条件。尽管如此，数据标记还是算法开发人员偶尔使用的过程，因此在许多情况下外包。结果，选择数据标签服务需要模型设计师来研究其外包合作伙伴的组织结构和管理，就像他们会雇用自己的专业员工一样。
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