以数据为中心的人工智能在工程师中越来 以数据为中心的人工智 越受欢迎。虽然传统上以模型为中心的方法已用于提高各种应用程序的准确性，但如今可用数据的增加以及使用可靠数据的好处正在促使工程师重新评估他们的优先事项和工作流程。 于训练数据的质量，这种以数据为中心的做法使工程师能够提高模型准确性，而无 以数据为中心的人工智 需不断调整参数的循环过程。
由于模型的性能非常依赖
通过提高数据质量和模型准确性，以数据为中心的人工智能允 格鲁吉亚手机号码数据 许新的应用领域，并在工程领域开辟新的机遇——从 通信到激光雷达、医疗设备成像、充电状态估计等等。
虽然仔细检查数据始终是成功建模的关键，但现代挑战在于确定以数据为中心的人工智能应如何发展以解决特定的应用问题，以及有哪些技术和工具可用于解决这些问题。以数据为中心的人工智能让工程 了解管道速度 师能够获得新功能，无论是在可以找到的答案方面，还是在可以解决的问题方面。
以数据为中心的人工智能的最佳实践
为了获得准确的结果，工程师越来越强调提高输入模型的数据质量。但随着以数据为中心的人工智能继续推动模型结果的改进，值得注意的是，到目前为止，对于维持成功的人工智能模型所需的 够 达荷美铅矿 轻 数据程度，还没有通用的标准。反过来，工程师必须记住，以数据为中心的人工智能是动态的，需求会根据不同行业的应用和期望结果而有所不同。