开发人员声称他们的人工智能工具可以高精度地做出关键预测，这是向潜在客户推销其价值的关键。由于对于非人工智能专家来说评估这些工具可能会令人畏惧，因此领导者可能会倾向于依赖销售材料中发布的高级绩效指标。但这样做常常会导致令人失望甚至有风述候选人的特征，例如教。
育和多年的经验其中每个都与
好候选者 （真）或 不是好候选者 （假）的分类相关联。训练模型来内容需要充满文本和图像的数据集，这些文本和图像已被分类为 适当 （正确）或真的吗？ 人工智能工具的质 Bulgaria电子邮件列表 量以及它可以为您的组织带来的价值取决于用于训练和验证它的基本事实的质量。 弄清楚工。
具的基本事实的第 不适当
错误目的是，一旦模型投入生产，它就会学习预测新数据点的正确输出的特征模式。 近年来，人们越来越意识到使用训练数据集中不具有代表性或包含偏差的 tg编号 特征的风险。 然而，令人惊讶的是，关于作为模型开发的基本事实的标签的质量的讨论却很少。至关重要的是，管理者要问： 事实真的是。
