数据准备：质量是模型的基石 🧱
- 数据清洗：去除噪声、填补缺失值、标准化格式
- 多样性与平衡：确保训练集覆盖真实场景，避免偏差
- 标注规范：使用统一标准，定期校验人工标注准确性
模型训练：效率与效果的平衡 🚀
- 选择合适框架：TensorFlow/PyTorch等工具链优化训练流程
- 超参数调优：通过网格搜索或贝叶斯优化提升收敛速度
- 分布式训练：利用GPU/TPU加速，参考分布式计算指南
评估与优化：持续迭代的关键 🔍
- 验证集监控：防止过拟合，使用早停机制
- 交叉验证：确保模型泛化能力，避免数据划分偏差
- 学习曲线分析：识别模型性能瓶颈，针对性优化
伦理与合规：不可忽视的维度 ⚖️
- 隐私保护：遵循GDPR等数据安全法规
- 公平性测试：检查模型对不同群体的潜在偏见
- 可解释性：使用SHAP/LIME等工具增强模型透明度