内容介绍
本书围绕数据采集、清洗和标注三个环节展开,旨在为读者提供全面而深入的数据处理知识。首先介绍了数据采集的基础,从原始数据采集与互联网数据采集两个角度,阐述了数据采集的常用技术和方法。其次介绍了数据清洗的知识要点,针对结构化和非结构化两种数据组织形式,展现了如何通过有效的清洗技巧提升数据质量。接着通过文本、图像、视频、语音,以及点云等多种数据类型的标注实践,详述了不同类型数据的标注方法。最后,通过两个综合案例,将上述三个关键环节贯穿起来,并借助机器学习模型的性能指标来评估数据处理的效果,帮助读者建立起对整个数据处理链条的全局理解。
全书力求理实并重,在阐述概念与方法的同时,辅以丰富的实战案例,确保内容既具可操作性,又易于消化吸收。本书可作为高职高专大数据技术、人工智能技术应用、物联网应用技术等专业相关课程的教材,也可作为“人工智能训练师”职业技能认证培训的参考书。......