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数据常见问题

结构化数据和非结构化数据有什么区别？

结构化数据以预定义的格式组织，如具有行和列的表格。非结构化数据缺乏固定格式，可以包括文本、图像、音频和视频。

为什么数据清洗很重要？

数据清洗有助于清除会影响AI模型性能的不一致性、错误和缺失值。干净的数据可以产生更准确和可靠的结果。

什么是数据预处理？

数据预处理涉及将原始数据转换为适合AI模型的格式。这可能包括归一化、特征缩放、编码分类变量和处理缺失值。

训练AI模型需要多少数据？

所需的数据量取决于问题的复杂性和选择的AI模型。通常，更复杂的问题和深层模型需要更大的数据集进行有效训练。

数据在AI模型评估中的作用是什么？

数据用于评估训练好的AI模型的性能。模型在单独的验证数据集上进行评估，以测量其准确性、精度、召回率和其他相关指标。

AI模型能从非结构化数据中学习吗？

是的，像深度学习神经网络这样的AI模型可以从文本、图像和音频等非结构化数据中学习。自然语言处理和计算机视觉等技术能够从非结构化数据中提取有意义的特征。