数据集积累清洗和标注：软件2.0工程师的日常

数据集、数据清洗、数据标注、机器学习、深度学习、软件工程、数据驱动

1. 背景介绍

软件工程正在经历一场深刻的变革，从传统的代码编写为主向数据驱动为主的模式转变。这被称为“软件2.0”。软件2.0的核心是利用机器学习和深度学习等人工智能技术，让软件能够自动学习、适应和进化。而这一切的基础，就是高质量的数据集。

数据是人工智能的燃料，高质量的数据集是人工智能模型训练和优化的关键。然而，现实世界中的数据往往是混乱、不完整、不一致的，需要经过一系列的处理和加工才能用于机器学习模型的训练。

本文将深入探讨数据集积累、清洗和标注的过程，以及这些过程对软件2.0工程师的重要性。

2. 核心概念与联系

2.1 数据集积累

数据集积累是指收集和整合来自各种来源的数据，形成一个用于机器学习模型训练的庞大数据池。数据来源可以是：

• 结构化数据： 存储在数据库或表格中的数据，例如用户注册信息、商品信息、订单信息等。
• 非结构化数据： 无法直接存储在数据库中的数据，例如文本、图像、音频、视频等。

2.2 数据清洗

数据清洗是指对收集到的数据进行处理，去除噪声、错