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數據常見問題

結構化和非結構化資料之間有何不同？

結構化資料按照預定格式組織，如具有行和列的表格。非結構化資料缺乏固定格式，可以包括文本、圖像、音頻和視頻。

為什麼資料清理很重要？

資料清理有助於消除可能影響AI模型性能的不一致性、錯誤和缺失值。乾淨的資料導致更準確可靠的結果。

什麼是資料預處理？

資料預處理涉及將原始資料轉換為適合AI模型的格式。這可以包括歸一化、特徵縮放、編碼分類變量和處理缺失值。

訓練AI模型需要多少資料？

所需的資料量取決於問題的複雜性和所選擇的AI模型。一般來說，更複雜的問題和深度模型需要更大的資料集進行有效訓練。

資料在AI模型評估中的作用是什麼？

資料用於評估訓練過的AI模型的性能。在單獨的驗證資料集上評估模型以測量其準確性、精確度、召回率和其他相關指標。

AI模型能夠從非結構化資料中學習嗎？

是的，像深度學習神經網絡這樣的AI模型可以從非結構化資料中學習，如文本、圖像和音頻。自然語言處理和計算機視覺等技術實現了從非結構化資料中提取有意義特徵。