以下是機(jī)器-2/:數(shù)據(jù)dataset:機(jī)器-2/算法和模型應(yīng)該基于。以下方法在機(jī)器學(xué)習(xí):supervise學(xué)習(xí)(監(jiān)督學(xué)習(xí)):使用marked訓(xùn)練數(shù)據(jù)setto，訓(xùn)練(訓(xùn)練):訓(xùn)練是指利用已知的輸入和對(duì)應(yīng)的輸出，制作機(jī)器學(xué)習(xí)model數(shù)據(jù)。1、為什么說高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)影響甚至決定了AI的智能水平?基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)的快速發(fā)展依賴于底層的豐富性數(shù)據(jù)。一個(gè)強(qiáng)大的模型需要有大量樣本作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)set。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性會(huì)對(duì)算法模型的成敗產(chǎn)生很大的影響。越是高質(zhì)量的AI訓(xùn)練-3/，模型的精度和質(zhì)量越好。在...