告别“脏数据”：我如何用Cleanlab将数据审核效率提升34倍？
出处：
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在机器学习的世界里，“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是铁律。数据质量决定了模型性能的天花板。本文将分享一个真实的文本分类项目案例，记录我们如何从一个令人绝望的数据质检困境——面对15,192条可疑数据束手无策，到最终利用cleanlab和其背后的“置信学习”理论，将待审核数据量锐减至438条，审核效率提升34倍的完整过程。这不只是一篇实战教程，更是一次对cleanlab底层技术原理的深度探索，希望能为你揭开数据质量管理的神秘面纱。
