隨著生成式 AI 日趨成熟，各家企業都開始計畫著訓練專屬於自家的 AI 工具。而訓練 AI 工具的重點除了模型的建置、微調外，數據的蒐集、整理更是不可或缺的環節。數位時代創新長黃亮崢 James，邀請台灣人工智慧學校校務長蔡明順 Richie 來和大家聊聊數據處理有哪些重點。

1. 要訓練自家 AI 工具首先需要從外部與內部分別蒐集資料、數據，接著按照其樣態（影像、文字、訊號…）、特性進行分類、清理，最後再餵給已建置好的模型。然而有些數據、物件會隨時間改變，此時就須要對模型進行重新訓練、佈署。

2. 對數據、資料進行標記是應用 AI 工具相當重要的一環，平常在社交平台上按讚、使用搜尋引擎查關鍵字都是協助該平台對你的個人資料進行標記，透過眾包方式標記對企業而言所需的成本不高，甚至接近免費，但有些醫療診斷相關的 AI 模型資料需要高度的專業知識，相映地成本就會更高些。

3. 企業想導入 AI 工具可以依據不同的需求準備各自所需的資料，如果想要建置人臉辨識的門禁系統，可以先準備臉部照片，如果做公司系統，平常就要備好資料倉儲，蒐集並整理各項資料。

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