数据集（Dataset）在人工智能领域是指一组组织好的数据样本集合，用于训练、验证和测试机器学习模型。这些数据可以是结构化的（如表格数据）或非结构化的（如文本、图像、音频），通常包含输入特征和对应的目标标签（如分类类别或预测值）。数据集的规模、质量和代表性直接决定了模型的学习效果、泛化能力和最终性能，是AI产品开发不可或缺的基础资源。
在AI产品开发的实际落地中，数据集的管理和处理扮演着核心角色。产品经理需关注数据集的收集、清洗、标注和划分过程，例如通过数据增强技术提升小样本效能，或应用数据偏见检测确保公平性。高质量的数据集不仅能加速模型迭代，还能降低产品部署风险，直接影响用户体验和商业价值。
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