數據推動 AI 發展
就像食物為人體提供燃料一樣！
大型數據集合稱為 數據集.
健康的數據集 導致 AI 的正確行動！
健康的數據集 導致 AI 的正確行動！
健康的數據集有很多不同的例子！
花時間收集健康數據很重要！
如果您的資料 是健康的...
健康
數據
發現
正確
模式
健康
預測！
正確的行動或決定！
如果您的資料不健康...
不良
數據
發現
壞
模式
壞
預測！
錯誤的行動或決定！
但是我們如何製作健康的數據集呢？
健康的數據集
大量資料
不同的資料範例
正確的資料種類
（例如：如果聲音會更好，則不使用圖片）
正確的行動或決定
還記得我們的“ 讓我快樂”模型嗎？
如何
健康
這是數據集嗎？
發現
右邊
模式
正確
預測
為了快樂
或悲傷
正確顯示快樂或
傷心的面孔
“讓我快樂”數據集是否健康？
它有很多 數據嗎？每個班級的金額是否相等？
它有哪些 不同的數據範例 ？我們是否可以添加更多不同的數據？
它是否使用 正確的數據類型 ？ 為什麼？
對句子的類型做出正確的決定，並顯示正確的圖片。
讓我們檢查一下數據集是否健康！
超過 10 條數據意味著我們有了大量數據的良好開端 ！
我們有不同的 例句 作為我們 不同類型的數據。
我們的模型使用句子，因此文本數據集（快樂和悲傷的句子）是正確的 數據類型！
可能會做出正確的決定，並表現出正確的快樂或悲傷的表情！
你能把《讓我快樂 》的數據集做得更好嗎？
健康的數據集
大量數據 – 我們是否可以向訓練數據中添加更多句子？
不同的數據示例 – 我們是否應該添加另一種語言的句子？
正確的數據類型 - 我們應該使用音訊剪輯（聲音）而不是文本嗎？
你可以製作
一個更好的快樂/悲傷識別器！
