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數據清洗：去除缺失值、異常值和噪聲數據。
特徵選擇：從原始數據中提取最有價值的信息，減少數據的維度，提高模型的效率和準確性。
數據增強：通過數據增強技術生成更多的訓練樣本，提升模型的泛化能力。
3. 模型訓練與優化
在處理和準備好數據後，人工智能專家需要訓練機器學習或深度學習模型，並通過反覆調優優化模型性能。
訓練模型：使用大量標註數據來訓練模型，使其學會識別模式。
模型調優：通過調整超參數（如學習率、批量大小、層數等）來提高模型的表現。
模型評估：使用不同的評估指標（如準確率、精確率、召回率等）來衡量模型的效果，並根據結果進一步優化。
4. 產品與系統開發
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