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公开(公告)号：CN118297444A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410727463.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向人工智能的数据集质量通用评估方法，涉及数据评估技术领域，包括S1、参数初始化；S2、自动化检测；S3、人工检测；S4、模型验证；S5、消融实验；S6、质量评分；S7、出具报告。该面向人工智能的数据集质量通用评估方法，提出了新的评估方法和平台框架体系，能对人工智能数据集质量进行标准化规范，帮助提升人工智能模型的训练效率，并通过自动化检测和人工检测结合，提升评估效率以及评估结果的准确性，使其更加适用于大规模数据集的质量评估，同时提供有质量评分计算公式，以获得直观的评估结果，此外，能够根据具体的数据集和应用场景进行定制和调整，具有较强的自适应性和灵活性，以便满足实际应用的需求。
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