AI（人工智能）大模型训练（一）数据准备阶段步骤和注意事项

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数据准备阶段：机器学习模型的基石 在构建机器学习模型的过程中，数据准备阶段无疑是至关重要的。这一阶段涉及数据的收集、清洗、处理与准备，为模型提供了学习与泛化的基础。一个精心准备的数据集能够极大地提高模型的性能与准确性，反之则可能导致模型效果不佳或完全失效。 数据收集 ： 首先，需要根据项目的需求明确要收集哪些数据。这可能涉及从公开数据库、API、内部系统或其他来源获取数据。在这一步，确保数据的完整性、准确性和相关性至关重要。 数据清洗 ： 收集到的原始数据中往往存在各种异常、错误或不一致的情况。数据清洗的目的就是识别并纠正这些问题，如处理缺失值、删除重复项、修正错误或进行数据类型转换等。 数据预处理 ： 在数据预处理阶段，可能需要进行一系列操作以优化数据集，使其更适合机器学习 ………………………………