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前言
一个人工智能项目，当中最重要的究竟是数据、算法还是模型呢？
当然是三者缺一不可，数据是构建的基础也是坚实的后盾，算法与模型是使效果更理想的方法。
一、数据
数据是起点，因为它是非常有用的资产。
数据分为两种：标注数据与未标注数据
标注数据
标注的数据通常采用一组未标注的数据（并用某种有意义的“标签”，“标签”或“类”来增强每个未标注的数据，这些有意义的“标签”，“标签”或“类”）例如，上述类型的未标记数据的标签是这张照片包含马还是牛，在该音频记录中说出了哪些词，在该视频中执行什么类型的动作，本新闻文章的主题是
例如：
在新闻领域中：文本（主题）分类任务 附图
在图像识别领域中：手写数字识别任务 附图
未标注数据
未标注的数据由自然或人工创建的数据的样本组成，您可以从世界上相对容易地获得这些数据。未标记数据的一些示例可能包括照片，录音，视频，新闻文章等。没有“解释”每个未标注的数据 – 它只包含数据，没有其他。
例如：
二、算法
算法分为三种：有监督学习，无监督学习与半监督学习
有监督学习（supervised learning）
有监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度、更新参数），通过不断的学习，最终可以获得识别新样本的能力。
无监督学习（unsupervised learning）
只给计算机训练数据，不给结果（标签），因此计算机无法准确地知道哪些数据具有哪些标签，只能凭借强大的计算能力分析数据的特征，从而得到一定的成果，通常是得到一些集合，集合内的数据在某些特征上相同或相似。
半监督学习（semi-supervised learning）
有监督学习和无监督学习的中间带就是半监督学习。对于半监督学习，其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量（这也是符合现实情况的）。
隐藏在半监督学习下的基本规律在于：数据的分布必然不是完全随机的，通过一些有标签数据的局部特征，以及更多没标签数据的整体分布，就可以得到可以接受甚至是非常好的分类结果。
三、模型
模型是数据经过算法学习的结果，这个过程叫做训练。
一个已经训练好的模型，可以被理解成一个函数： y=f(x)。
我们把数据（对应其中的 x）输入进去，得到输出结果（对应其中的 y）
例如：
我们用以下标注数据训练出一个文本分类模型
用以下未标注数据的输入到模型，进行识别（博主太懒了，一图多用吧）
f(台湾高雄市发生4.4级地震) =？
↓（这个过程叫做预测）
f(台湾高雄市发生4.4级地震) = 地震
总结
数据是构建模型的基础，如果没有数据再强的模型也一样没有太好的效果，就好比“又要马儿好,又要马儿不吃草”。这是不现实的，当然数据的质量与数量也是要有一个规模的。而算法与模型也要因应用而灵活变换才能得到更好的结果。