摘要
本发明公开了一种面向人工智能的数据集质量评估测试方法,涉及人工智能技术领域,包括步骤:S1、测试数据集准备;S2、测试条件初始化;S3、前置检测;S4、后置检测;S5、数据集质量评估得分计算。该面向人工智能的数据集质量评估测试方法,针对人工智能数据集质量评估方法和技术的独特需求,对人工智能数据集质量评估指标、方法和技术流程进行了针对性的创新设计、调整与扩充,确保其不仅能够贴合AI模型训练与性能评估的具体阶段和场景,而且能够促进人工智能相关技术的迭代进步与实际应用效能的提升,体现了高度的场景适宜性和技术前瞻性。
技术关键词
评估测试方法
人工智能数据
指标
数据质量检验
原创性
代表
自主检测方法
集知识
函数生成方法
多模态数据采集
检测评估方法
场景
确定性规则
数据库管理系统
跨模态数据
LOF算法
阶段
数据库同步
机器学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
管理优化方法
灰狼优化算法
指标
资源使用量
周期
地铁保护区
模型场景
作业机械
施工作业防护
识别方法
辅助诊疗方法
长短期记忆网络
频域特征
指标
轨迹