了解数据标注、机器学习工作流、计算机视觉以及人在回路人工智能背后的核心概念。探索深度文章和定义，这些内容旨在帮助您理解现代人工智能和机器学习系统的基础构建模块。
机器学习数据标注完全指南
数据标注是任何成功机器学习项目的基础。本指南将介绍什么是数据标注、其重要性、如何进行规模化管理，以及现代数据标注平台应具备哪些特性。
理解数据模态：现代AI驱动力的数据类型指南
从图像到文本再到音频，每种数据模态都需要不同的标注策略。本指南详细解析了关键数据类型及其高效处理方法。
机器学习工具完全指南
机器学习的成功不仅依赖于优质模型，更需要合适的工具。本指南将探讨机器学习平台、流水线及开源解决方案，助您构建更智能、更具扩展性的技术栈。
开源AI：全面指南
开源AI正在改变团队构建、评估和部署智能系统的方式。本指南涵盖了当前塑造这一生态系统的关键工具、模型和策略。
AI评估指南
评估AI模型不仅仅是检查准确性——它关乎建立信任。本指南全面探讨了评估方法，从指标到人工参与评审，再到基于大语言模型的评分。
