“大数据是通过各种来源和活动生成的大量信息。这些数据可以来自在线交易、社交媒体互动、传感器读数等。例如，每当用户通过电子商务平台进行购买时，交易详情（包括购买的商品、支付方式和时间戳）都会被记录。同样，社交媒体平台从用户的帖子、评论、点赞和

数据质量在深度学习模型的性能中起着至关重要的作用。高质量的数据确保模型能够有效地学习数据中的模式和关系。相反，低质量的数据会导致多个问题，包括错误的预测、更长的训练时间和过拟合。例如，如果一个数据集包含噪声标签或无关特征，模型可能会难以找到

使用可解释AI (XAI) 技术进行模型调试涉及分析AI模型如何做出决策。此过程旨在通过提供对其内部工作原理的见解来识别模型中的错误或偏差。使用XAI，开发人员可以检查模型的输入和输出，辨别哪些特征对预测最有影响，并确定模型是否按预期运行。