資料隱私條例 旦準備好聯繫數據，下一步就是確定相關特徵以進行標準化。
特徵是聯繫人資料的特定屬性或特性，可用於區分和標準化聯絡人資料。可以採用人工智慧技術進行有意義的特徵提取。
假設您想要標準化聯絡人姓名中的稱呼，例如「先生」、「女士」或「博士」。
借助人工智慧，您可以從聯絡人姓名中提取此訊息，並為稱呼創建單獨的功能。然後可以使用此功能來標準化整個資料集中的稱呼，以確保一致性。
演算法選擇：
可以採用各種演算法來實現聯絡人資料標準化，例如基於規 电子邮件数据 則的方法、機器學習演算法或深度學習模型。選擇取決於資料的複雜性、可用的計算資源和所需的準確性等因素。
例如 – 您有一個包含各種聯絡人資料的大型資料集，包括姓名、地址和電話號碼。
為了使其標準化，您需要結合基於規則的方法和機器學習演算法。使用正規表示式從地址中提取組成部分，並使用機器學習演算法對聯絡人姓名中的拼字錯誤進行分類和修正。
模型訓練：
一旦選擇了演算法，下一步就是準備訓練和驗證資料集並訓練 上创造了深思熟虑且易于理解的用户 模型。
訓練資料集應由已知正確標準化的標記範例組成。該模型透過這些範例進行學習，以概括和標準化新的、未見過的接觸資料。
讓我們考慮訓練一個人工智慧模型來標準化電子郵件地址。
您建立一個包含一組電子郵件地址的訓練資料集，每個地址都標有正確的標準化格式。然後使用該資料集訓練 AI 模型。它學習將不同形式的電子郵件地址轉換為標準化格式所需的模式和規則。
評估與改進：
訓練模型後，評估其表現非常重要。
此評估涉及在單獨的驗證資 財政署 料集或真實資料上測試模型並測量其準確性、精確度、召回率或其他相關指標。
假設您評估聯絡人資料標準化的 AI 模型，發現它對某些聯絡人姓名進行錯誤分類或無法正確標準化某些地址。
然後，您應該收集有關這些錯誤的回饋，分析錯誤分類的範例，並對模型進行必要的調整。這個迭代改進過程提高了模型的準確性和整體性能。