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数据分析

产品经理的必修课：数据集概念与实战技巧

你知道一个好用的AI产品背后，数据集是怎么设计的吗？产品经理不是算法工程师，但却必须懂数据。本文用最通俗的方式，带你掌握数据集的核心知识与实战技巧，让你在AI项目中不再“被动跟进”，而是主动引领。

基础知识数据集案例分析

AI

在大模型应用加速落地的背景下，SFT（Supervised Fine-Tuning）成为提升模型能力的关键环节。而数据集，正是微调的“燃料”。本文将系统拆解 SFT 微调数据集的构建方法，从数据来源、清洗策略、标注规范到质量评估，带你深入理解如何打造高质量、可复用的训练数据。

大模型技术原理数据集

构建一个大模型应用都有哪些环节需要进行评测，需要进行什么样的测试活动？

产品评测大模型数据集

我们在做AI产品，尤其是有监督学习时，最重要的事情是训练数据从哪里来，数据又要怎么用，才能提升产出效率。今天我们来讲下有关数据集的那些事。

AI产品经理产品经理转型数据集

在医疗类产品中，卫生信息数据集的字段都有哪些？如何理解？本文整理了不少资料并进行了简单解释，希望可以帮到大家。

医疗产品字段解释数据集

AI

如何做好模型的性能评估？我们不妨从两个关键阶段来切入探讨。这篇文章里，作者就做了对应的解读，并阐述了在训练过程中可能遇到的数据泄露问题和相关解决方案，一起来看一下吧。

性能评估数据划分数据泄露

AI

在AI的世界中，有关数据集的“故事”有很多，这篇文章里，作者就继续讲述有关AI数据集的那些原理，梳理了训练集、验证集、测试集的区别和联系，以及目前国内数据集的现状、挑战和应对之策。想弄懂AI数据集的同学，不妨来看看这篇文章。

大模型数据集测试集

AI

充分利用好训练集、验证集和测试集，有助于我们构建出性能优秀的模型，这篇文章里，作者就对三者做了介绍，并结合猫猫识别模型的模拟案例来展示训练集、验证集和测试集各自的能力，一起来看看作者的解读与分析。

数据集测试集训练集

产品设计

上一篇文章，我们讲了AI神经网络的优化，里面提到要用很多AI数据集才能完成训练。这篇文章，我们就来讲下AI数据集的数个面孔，希望能一次给大家说明白。

ai 数据集机器学习

大语言模型的出现让我们可以创造出更智能的应用，而这个过程中，LLMOps 这类应用开发平台便可以为开发者提供相应的工具和服务。这篇文章里，作者就对LLMOps大模型应用开发平台产品进行了分析，一起来看。

LLMOps 产品开发大语言模型