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智能汽車數據工程(簡體書)
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智能汽車數據工程(簡體書)

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商品簡介

商品簡介

在人工智能與大數據浪潮下,數據已成為驅動算法迭代與智能應用落地的核心。但原始數據雜亂無序、充滿噪聲,如何通過系統工程將其轉化為高質量、可信賴、能被算法高效利用的“數據資產”,正是數據工程的核心。本書旨在全面探討面向人工智能的數據工程全流程,為讀者構建從理論基礎到前沿實踐的完整知識框架。本書先從數據工程的基礎—多模態數據處理入手,系統介紹文本、圖像、音頻、視頻等各類數據的採集、預處理、存儲架構(如數據湖與數據倉庫)及全生命週期管理策略。接著深入數據標注環節,涵蓋分類、檢測、分割等多種標注範式,重點闡述科學的質量控制(QC)與質量保證(QA)體系,確保標注數據的準確性和一致性。隨後進入數據挖掘與分析領域,講解如何運用統計分析、機器學習等方法,從海量數據中洞察數據分佈和發現潛在偏差,挖掘對模型訓練關鍵的“黃金數據”與“疑難樣本”(Hard Case)。針對高質量數據稀缺,尤其是長尾場景數據不足的痛點,重點介紹前沿數據增強技術,包括3D建模生成任意場景組合的虛擬數據、生成式AI(如GAN、擴散模型)製作逼真合成數據,以豐富數據集多樣性與穩健性。本書以自動駕駛領域中先進的BEVFormer感知模型為核心案例,貫穿全書所講授的各項技術,從多傳感器(攝像頭、激光雷達)數據的融合處理,到BEV視角下的高精度標注,再到利用生成式技術增強極端場景數據,最終將處理好的高質量數據集輸入模型進行訓練與評估,讓讀者直觀瞭解數據工程對尖端AI應用的賦能作用。本書兼具理論與實踐價值,適合AI、數據科學領域相關專業高校師生閱讀,也可作為工程師、相關行業從業者的實踐指南。

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