数据集人工智能模型至关重要。他们提供的事实我们训练人工智能模型和我们测量AI的测试成功。虽然研究人员倾向于重用众所周知的数据集,工程师构建实际系统必须创建数据集,代表所有场景的人工智能模型预期的操作。这通常是一个迭代的过程,需要特定于应用程序的资源、工具和技术。
在这次会议中,我们将探索一个众所周知的实际例子:醒来语音启动设备使用触发器的语句,例如“嘿Siri”或“好的谷歌。”We will cover a number of data-specific best practices focused on data labeling and annotation, data ingestion, data synthesis and augmentation, feature extraction, and domain transformations. This practical example provides general considerations that can be applied to a wide range of applications.
