業內首個數據集高級清洗服務 百度EasyData智能數據服務平臺免費試用中

在進行AI模型開發時，數據的數量與質量直接影響模型效果。在實地數據採集以後，企業每每須要從大量數據中篩選出符合訓練要求的相關數據，剔除質量差或不相關的數據，這個步驟被稱爲數據清洗。後端 一般來說，在清洗數據時主要會清理掉對訓練任務沒有用途的數據，例如在訓練工廠工人佩戴安全帽識別模型時，但願在視頻抽幀後的大量圖片中僅保留有工人出現的圖片進行標註訓練。在這一步驟上，傳統作法是進行人工篩選，人力投入較多

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