数据质量

数据处理在人工智能应用中至关重要，包括任务目标设定、数据收集、清洗、标注、预处理等步骤。高质量的数据集对于模型性能有决定性影响。

在神经网络应用中，数据集是关键问题。企业通常选择使用开源模型进行训练和微调，但数据仍是主要挑战之一。自定义数据集需要明确任务目标、收集数据、清洗数据、标注数据、预处理数据，并划分为训练集、验证集和测试集。