融合資料集

融合資料集是將來自不同來源或形式的數據結合在一起的過程，目的是為了提升數據分析的準確性和全面性。這些資料集常用於機器學習、數據挖掘和人工智慧等領域，通過整合多元數據，能夠捕捉更多的特徵和模式。融合資料集在處理複雜問題時特別有價值，如多模態學習、預測建模等。其挑戰在於數據清理、同步及標準化等問題，但其對模型準確性的提升具有重要作用。

融合資料集是指將來自不同來源或類型的資料整合在一起，以提升資料的完整性與模型的準確度。透過將圖像、文字、感測器數據等多模態資料進行融合，可以讓機器學習模型獲得更豐富的特徵資訊，有助於在分類、預測或識別等任務中取得更佳表現。資料融合技術常應用於醫療診斷、自動駕駛、智慧農業等領域，是資料科學中提升模型效能的關鍵方法之一。