数据：从可用数据到可训练样本
教材《人工智能导论》7.1.1 / 内部第1点 · 已审核
通俗解释
可用数据转化为可训练样本通常需要经过较复杂的工程处理。 可训练样本至少需满足三点要求，即格式可被程序稳定读取、标签含义一致、训练/ 验证/ 测试切分无信息泄露。
例子
把原始日志去重、处理缺失并统一字段，得到可用于模型训练的样本。
容易混淆
原始数据可读取不等于可训练，仍需质量检查、清洗和标签定义。
检查理解
用自己的话解释“数据：从可用数据到可训练样本”在“人工智能实践三要素”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：可用数据转化为可训练样本通常需要经过较复杂的工程处理。 可训练样本至少需满足三点要求，即格式可被程序稳定读取、标签含义一致、训练/ 验证/ 测试切分无信息泄露。 示例：把原始日志去重、处理缺失并统一字段，得到可用于模型训练的样本。