机器学习的训练数据

您的训练数据对数据项目的成功与算法本身同样重要，因为人工智能系统中大多数失败都与训练数据相关。然而，尽管训练数据是人工智能和机器学习成功的基石，但目前缺乏全面的资源来帮助您掌握这一过程。

在这本实践指南中，Diffgram AI 训练数据软件的首席工程师 Anthony Sarkis 向技术专业人员、经理和主题专家展示了如何处理和扩展训练数据，同时阐明了监督机器的人性化方面。工程领导者、数据工程师和数据科学专业人员将深入理解成功处理训练数据所需的概念、工具和流程。

通过本书，您将学会：

• 高效处理训练数据（包括数据结构、原始数据及注释）
• 将工作、团队或组织转型为更注重AI/ML数据的模式
• 清晰地向其他员工、团队成员和利益相关者解释训练数据概念
• 设计、部署并交付适用于生产级AI应用的训练数据
• 识别并纠正基于训练数据的新故障模式，如数据偏见
• 自信地利用自动化技术更高效地创建训练数据
• 成功维护、运营并持续优化训练数据系统