第3章 数据采集与预处理

林宇站在巨大的电子屏前，上面显示着各种复杂的数据图表和分析结果。他的目光专注而坚定，心中却充满了对数据采集工作的忧虑。

“要构建一个强大的人工智能模型，数据就是基石。”林宇自言自语道，声音在空旷的实验室里回响。

他深知，获取高质量、多样化的数据并非易事。他开始规划数据采集的策略，首先是确定数据的来源。

林宇组织了一个团队会议，大家围坐在一起，神情严肃而专注。

“我们需要从多个领域采集数据，不能仅仅局限于现有的数据库。”林宇说道，“互联网、科研机构、企业，甚至是个人用户，都可能是我们的数据提供者。”

团队成员们纷纷点头，认真记录着林宇的指示。

“但是，这其中涉及到大量的法律和伦理问题。”一位成员提出了担忧，“我们必须确保数据的采集是合法合规的，并且要保护用户的隐私。”

林宇认可地点了点头，“这是至关重要的，我们要制定严格的数据采集规范，确保每一个步骤都符合法律和道德标准。”

接下来，林宇开始安排具体的采集任务。

“一部分人负责与各大互联网公司协商数据共享合作，另一部分人去联系科研机构获取专业数据。”林宇的目光扫过每一个成员，“还有，我们要建立自己的数据采集平台，鼓励用户自愿提供数据，但一定要给予他们充分的说明和保障。”

任务分配完毕，团队成员们迅速行动起来。然而，实际的采集工作并不顺利。

与互联网公司的谈判陷入僵局，对方对数据的安全性和使用方式存在诸多顾虑。林宇亲自出马，与对方的高层进行了多次深入的沟通和协商。

“我们的目的是共同推动人工智能的发展，而不是滥用数据。”林宇向对方解释道，“我们会采取最先进的加密技术和安全措施，确保数据的保密性和完整性。”

经过艰苦的谈判，终于达成了初步的合作意向。

与此同时，与科研机构的联系也遇到了困难。一些机构对数据的共享要求严格的审批流程，这导致了数据获取的时间大大延长。林宇一方面积极与对方沟通协调，加快审批进度，另一方面调整了采集计划，优先获取那些相对容易获取的数据。

在数据采集的过程中，林宇还面临着数据质量参差不齐的问题。有些数据存在错误、缺失或者重复，这给后续的处理工作带来了巨大的挑战。

“我们不能让

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