欢迎一起揭秘AI的世界，相信对AI略有了解的朋友已经知道，AI的智能是因为底层是一批又一批的数据在AI大模型的后面支撑运行，成为了基石，造就了AI。 如果读过我前面几篇AI系列文章的朋友，也会知道，AI的神经网络在机器学习中发挥了巨大的作用，而神经网络的训练也是基于数据来完成的。所以，接上篇和大家聊了如何训练神经网络的全过程技术原理后，这次我们来聊聊AI中的基石：数据集。 如果对AI神经网络的训练优化部分感兴趣的朋友，可以看我的这篇文章《（万字干货）如何训练优化“AI神经网络”模型》 由于数据集部分要说的内容比较多，一篇文章上万字已经是大部分人的阅读上限了，但是吧，为了减少文字去压缩内容也非我本意。 为了说清楚数据集 又不想造成过长的阅读压力，我会将近期写的数据集的内容拆分成多篇文章发布。 本篇 币安应用用户数据 文章一万字左右，预计阅读时间：10分钟，若是碎片时间不够，建议先收藏后看，便于找回。 照例，开篇提供文章结构导图，方便大家在阅读前总揽全局，有大致的画面框架。一、什么是AI数据集？ 在机器学习领域中，数据集是一组经过组织和整理的数据，是用于AI模型的训练、验证和测试的数据集合，其质量、多样性和数据规模会直接影响着AI模型的性能和泛化能力。 数据集通常包含大量的数据点，每个数据点代表一个样本或实例，还有与其相关的特征和标签。 征是用来描述数据点的变量 而标签则是与数据点相关的输出变量。 例如，在图像识别任务中，数据集可能包括许多带有不同颜色、形状和大小的图片，每张图片的特征可以是像素值，而标签则表示图片中物体的类别。 如果数据集存在错误、偏差或噪声，AI模型在学习过程中可能会产生错误的理解和预测，从而降低其性能。 如何定义B端产品 預訂您的清單 及B端产品经理方法论 相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。