第3章 数据采集与预处理(第2/3 页)

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。

“我们不能让这些低质量的数据影响模型的训练。”林宇决定亲自带领一部分团队成员进行数据清洗和筛选工作。

他们使用各种数据处理工具和技术，对采集到的数据进行逐一检查和修正。这个过程枯燥而繁琐，但林宇始终保持着高度的专注和耐心。

“这一行数据明显异常，需要剔除。”林宇指着屏幕上的一条记录说道。