1997 年是人工智能 (AI) 领域的关键一年，因为这是机器首次击败国际象棋世界冠军。深蓝是一台 IBM 超级计算机，在 1996 年以 4-2 输给加里·卡斯帕罗夫后，经过学习和改进，在 1997 年经过一场艰苦的战斗后击败了他。
机器学习 (ML) 和人工智能使用复杂的算法来学习和处理信息。这些算法模仿人类的大脑，就像人类儿童学习一样，它们也可以通过数据和经验来学习。
训练数据的工作原理
计算机下棋的能力是可以编程的。动作和序列都很简单明了。然而，国际象棋大师会提前考虑很多步骤，并根据不同的策略制定行动计划。机器比我们更善于处理和存储数据。将它们从简单的存储和计算设备转变为智能设备需要使用训练数据。
训练数据只是一组提供给机器的信息，用于教导和教育它们。例如，通过这种方式，计算机可以学习猫和狗之间的区别。通过为计算机算法提供每种动物的示例，它们会随着时间的推移逐渐学习需要注意的特定区别特征。随着样本的不断完善，您可以训练它们了解不同品种之间的差异，从而进一步提高它们的能力。要全面了解AI 训练过程，请探索提供的详细见解。
好的训练数据与坏的训练数据
不良数据可能会带来灾难性的后果。如果数据标签错误，可能会产生深远的影响。如果你不是对猫和狗进行分类，而是对人和宠物进行分类，那么混淆这些数据可能会产生很大的影响。
以一家拥有支持 AI 的家用摄 商店 像头的安保公司为例。大多数人将设备设置为忽略宠物的动作，尤其是在睡觉时。但是，如果摄像头将人误认为宠物，它可能无法向房主发出潜在入侵者的警报。这可能是灾难性的，会对用户的健康和安全产生重大影响。
训练数据在机器学习中至关重要，数据必须准确。对于训练数据，质量、数量和多样性都是重要因素。人工智能和机器从收到的数据中学习。
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不同类型的数据
数据本身通常可以分为两种：结构化数据和非结构化数据。结构化数据通常是经过标记和分类的信息，可以在数据库中找到。然而，非结构化数据没有预定义的定义或模型。
即使你的算法可以访问结构良好的数据，这些数据也可能不符合算法的需求。确保算法从能够引导算法朝着正确方向发展的信息中学习至关重要。机器学习中使用的数据通常分为三个不同的标准。
训练数据
将训练数据视为您的 AI 学习 如何从预算援助中恢复过来 的教科书。它将被多次使用并不断被引用。这是您的模型将持续依赖的数据，并且应该包括您衡量的大部分标准。
验证数据
机器学习不仅通过查看信息进行，还通过从错误中学习。这就是验证数据发挥作用的地方，这种数据类型可以帮助程序员确定模型的准确性。此外，验证数据可用于微调模型以提高其整体能力。
测试数据
就像学生在学年末参加考试一样，AI 和 ML 模型也需要类似的验证。此步骤对于确保和理解模型的准确性至关重要。测试数据只能在最后阶段引入，因为过早引入会使训练无效。
虽然数据本身可以分为上述三种类型，但它们确实有一些共同点。一般来说，数据将成对格式化，其中一组是输入信息，第二组标签对应于特定答案。然而，标签不必仅限于一个字段。格式正确的数据可以分为多个字段，以更好地训练算法。
独特数据至关重要
不同系统的输入可能相同，但输出会有所不同，并且使用相同的数据集最终会导致结果偏向特定方向。每种算法都需要独特创建和格式化的数据，以确保学习高效且优化。
对于模型所需的数据量，没有特定的正确数字。数据科学家普遍认为信息越多越好，但数量取决于您要完成的任务。简而言之，任务越复杂，所需的数据量就越大。
查找训练数据
训练数据是可用的，但有时很难找到。这主要有两个不同的原因。一种情况下，可用数据是为特定目的创建的，不符合您的要求。另一种情况是，可用数据太过通用，同样对您的目的没有用处。
但是，可以找到可以标记的数据。这样做可以确保您拥有适用于算法的正确数据集，这可以节省大量时间。这些数据可通过一些公共来源以及训练数据提供商获得。训练数据提供商更昂贵，但可以帮助节省时间。
结论
准确的训练数据对于成功至关 企业对企业数据库 重要。如果学生的教科书缺页或信息不正确，他们不太可能取得好成绩。如果 AI 和 ML 系统提供的信息不准确或有误，情况也是如此。
如今的计算机和笔记本电脑在性能方面更加强大，可以轻松击败深蓝。