在机器学习的生命周期中，数据清洗（Data Cleaning）与数据标注（Data Labeling）统称为数据预处理，这是模型训练前不可逾越的关卡。
数据清洗：去伪存真。 从源头检测并纠正损坏、不准确或缺失的记录。
数据标注：指点迷津。 为原始数据打上精准的标签，告诉算法“这是什么”，确立学习的“真值（Ground Truth）”。
Garbage In, Garbage Out（垃圾进，垃圾出）
再前沿的算法，也无法拯救劣质的数据。这就像驾驶赛车：数据清洗是确保油箱里没有水，数据标注则是为了给引擎注入高标号的燃油。 如果数据不纯或标签标错，不仅模型无法跑起来，甚至会南辕北辙。
不仅要“洗”得干净，更要“标”得精准
差的数据会导致模型产生严重偏差，而错误的标注则会直接误导算法。在实际工程中，这两项工作往往占据了项目80%的时间。面对海量数据的清洗运算和复杂的标注任务管理，普通设备往往力不从心。
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