2024-06-23 数码 1
在人工智能新手入门教程中，数据是构建模型的基石。高质量的数据能够帮助你的模型更好地学习和理解任务，而低质量或不适当的数据则可能导致性能下降甚至无法正常运行。本文将指导你如何选择合适的数据源、设计有效的采样策略，以及进行必要的预处理步骤。
数据收集与筛选
首先，你需要确定自己想要使用的人工智能技术类型以及相应所需的输入输出格式。在图像识别任务中，你可能需要大量带有标签的图片；而在自然语言处理中，则可能涉及到文本语料库。对于初学者来说，最好的做法是从公开可用的资源开始，比如Google Drive、GitHub等平台上的共享资源。这些资源往往经过社区审核，有助于确保其质量。
设计采样策略
随着项目规模增加，单纯依赖公共数据库很难满足需求。这时，就需要考虑如何设计自己的采样策略了。例如，在图像分类任务中，可以通过网页爬虫来抓取相关类别下的图片。如果是在实体识别领域，可以从现有的文档库抽取信息。此外，还要注意不要侵犯版权，这一点非常重要。
数据清洗与整理
收集到大量原始数据后，接下来就要进行清洗工作。这包括但不限于去除重复记录、修正错误信息、填补缺失值等操作。在这一过程中，要尽量保持原有的结构，以便后续分析和计算机程序对其进行正确处理。此外，对于特定领域，如医学影像分析，通常还会有一些专业知识背景要求。
特征工程
很多时候，我们得到的是原始无结构化或者半结构化形式的问题描述（如“我的猫咪跳得很高”）。这时候，我们就必须用一些技巧将这些描述转换为机器可以理解并且能直接作为输入给模型使用的情报。这个过程称为特征工程，它涉及到多种技术，如词袋表示（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、嵌入向量等。
数据分割与验证
为了评估我们的模型性能，我们通常会把整个训练集分成三部分：训练集用于参数学习，由此产生最优解；验证集用于监控过拟合，即防止模型记忆过多噪声，从而提高泛化能力；最后测试集合用于最终评估实际效果。在不同阶段都要保证它们代表性强，不同时间点获取以避免偏差。
AI新手入门教程总结
选择合适的人工智能应用场景。
确定所需输入输出格式。
从公共数据库开始，然后根据需求自行扩展。
使用网页爬虫或其他自动化工具进行采样。
对所有来源材料严格遵守版权规定。
在清洗过程中保持原始文件结构完整性。
通过特征工程提升未加工原始资料价值。
分配三个组成部分：训练、验证和测试以保证准确性。
