先说训练集和测试集，都是标注数据。
以飞机为例。假设我们有1000张标有“飞机”的图片，那么我们可以取900张作为训练集，100张作为测试集。
机器从飞机的900张图片中学习一个模型，然后我们识别机器以前从未见过的剩余100张图片，这样我们就可以得到这个模型的准确性。
想想我们上学的时候，考题和平时做的练习总有些出入。当然，改题可以检验学习的真实效果，所以不难理解为什么要划分一个测试集。
我们都知道机器学习可以分为监督学习和非监督学习。
无监督学习的效果是不可控的，经常用于探索性实验。在实际产品应用中，通常使用监督学习。那么监督式机器学习需要标记数据作为第一次体验。
边肖教授的这个“数据标注课程”怎么样？！
让我们看一下注释示例(操作):
数据标准平台操作流程:
1.注册MBH数据注释平台帐户
①进入平台。
网站:https://www.mbh.ai
②注册账户。
2.实名认证
填写身份信息
上传身份证照片
有关注意事项
3.点击进入校准列表
4.承担/匹配任务
根据标签匹配校准任务，推荐最适合你的任务。
5.证书
在开始任务之前，我们将评估您的资格水平，通过后，您可以开始进入回答环节
6.校准任务
认证完成后，可以开始正式校准，一组校准完成后将显示校准结果
看了上面的操作细节，是不是有点跃跃欲试？
哪个数据标签更强？边肖主要推广MBH在线集团智能平台
MBH是人工智能领域具有互联网属性的创新公司。基于众包概念、游戏流程和群体智能算法，MBH为泛人工智能公司和大数据公司提供数据校准(收集+清理+标记)服务。
平台网站:https://www.mbh.ai
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