本文探讨了AI可准备数据的重要性及其对模型性能的影响，提出了数据发布的标准和框架，旨在提高数据的质量和可用性。
摘要：
数据是AI的基础。低质量的数据不仅增加了成本，还可能导致隐藏的问题，尤其是在医疗等复杂领域。此外，偏倚的数据会影响AI模型的性能，而未经检验的评估数据集可能导致误判或对模型准确性的高估。因此，AI从业者必须花时间确保所使用的数据集是“可准备的”，这意味着他们可以将更多时间和精力投入到创新和提供AI解决方案中。相反，如果数据发布方式能够使其成为“可准备的”，他们的工作将更加高效和有效。
---
研究背景
为了定义“人工智能可准备数据”及其背后的原理，并为数据发布者制定具体标准，我们进行了深入研究。我们的目标是为数据、元数据和基础设施设计提供切实可行的建议，而不是泛泛而谈的概念。
---
方法ology
为了收集和提炼AI可准备数据的要求，我们参考了文献综述、专家访谈以及odi团队（其在数据实践方面有十余年经验）的真实体验。我们将这些要求与背景信息一并呈现于主报告中，并以视觉图表的形式总结出来，以便评估和改进数据发布实践。
---
项目进展
这是一个关于“人工智能可准备数据”的框架研究的初步版本。我们期待 dataset 发布者和用户的意见将指导其进一步发展和完善。如果您使用该框架或希望了解更多详情，请联系：[邮箱地址]
提交反馈
博客
