3、训练数据：AI 发展的核心驱动力

训练数据：AI 发展的核心驱动力

1. 训练数据的机遇

当考虑将训练数据融入机器学习/人工智能（ML/AI）项目时，我们可以提出以下问题：
- 最佳实践是什么？
- 我们的做法是否“正确”？
- 团队如何更高效地处理训练数据？
- 以训练数据为中心的项目能带来哪些商业机会？
- 能否将现有的工作流程（如质量保证流程）转化为训练数据？能否将所有训练数据集中管理，避免数据在不同地方流转？如何更熟练地使用训练数据工具？

从商业角度来看，训练数据能带来以下好处：
| 好处 | 描述 |
| — | — |
| 增加收入 | 推出新的 AI/ML 数据产品 |
| 维持现有收入 | 通过 AI/ML 数据提升现有产品性能 |
| 降低安全风险 | 减少 AI/ML 数据暴露和丢失带来的风险和成本 |
| 提高生产力 | 将员工工作向自动化链条上游推进，例如创建 AI/ML 数据引擎 |

2. 业务转型

团队和公司对训练数据的思维方式至关重要。以下是一些开始思考的重要方向：
- 将公司现有的日常工作视为创建训练数据的机会。
- 认识到未被训练数据系统捕获的工作会流失。
- 让标注成为一线员工日常工作的一部分。
- 定义组织领导结构，更好地支持训练数据工作。
- 大规模管理训练数据流程，因为适合个人数据科学家的方法可能不适用于团队或多团队的企业。

为实现这些目标，需要在团队和组织内实施强大的训练数据实践，创建以训练数据为中心的思维方式。这可能很复杂且需要时间，但值得投入。具体操作步骤如下： <