AI 部署前需要哪些数据准备？

数据准备涉及收集、清洗和转换原始数据，使其成为适合训练和部署 AI 模型的格式；这是部署前确保模型功能和准确性的必要步骤。

关键任务包括：识别和获取相关数据，严格清洗数据以处理缺失值、重复项和异常值，为监督学习模型标注数据，以及将数据拆分为独立的训练集、验证集和测试集。数据必须能够代表模型将遇到的真实场景，在数量和质量上都要充足，并具有一致的特征定义。

充分的数据准备直接支撑有效的模型训练，显著提升预测准确性，并增强模型在生产环境中的鲁棒性。它能解决数据漂移风险，防止上线时出现技术故障，从而减少部署延迟，确保 AI 解决方案从一开始就能提供可靠的业务价值。彻底的准备工作最终是已部署 AI 系统成功和可信度的基石。