數(shù)據(jù)清洗主要是去除數(shù)據(jù)集中的噪聲、冗余、錯誤和不致的部分。在這個過程中用到些統(tǒng)計方法和技術(shù)來檢測和處理這些問題使用異常值檢測技術(shù)來找出刪除或修正那些遠離正常值的數(shù)據(jù)點使用缺失值填充技術(shù)來處理那些缺失的數(shù)據(jù)。通過這些方式提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高模型的性能。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是指將數(shù)據(jù)集中的每個樣本標(biāo)記上對的類別或者標(biāo)簽。這個過程通常人工進行，因為機器無法理解文本、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的具體含義。數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量直接影響到模型的分類或者預(yù)測效果。因此確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

對于不同的用場景，模型的構(gòu)建和優(yōu)化策略會有所不同。

在智慧停車系統(tǒng)中利用深度學(xué)習(xí)模型來識別車位的占用情況收集大量的車位圖片，對它們進行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注訓(xùn)練個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別車位的占用情況。這樣就能夠?qū)崟r地監(jiān)控停車場的車位狀態(tài)，為用戶提供便捷的停車服務(wù)。

在科研儀器領(lǐng)域利用模型來進行設(shè)備故障預(yù)測和診斷收集設(shè)備的工作數(shù)據(jù)，對其進行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注訓(xùn)練個時間序列分析模型來預(yù)測設(shè)備的故障發(fā)生時間和類型。這樣就能夠在設(shè)備出現(xiàn)故障之前采取措施，減少設(shè)備的停機時間和維修成本。