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通过收集和分析未经篡改的原始数据，确保数据真实性和可靠性的过程。
在机器学习项目中，真实数据验证是模型训练的基础步骤。
机器学习项目依赖真实数据验证作为模型训练的基础。
区块链技术通过分布式账本确保数据的真实数据验证。
区块链利用分布式账本实现数据的真实性验证。
区别于‘数据清洗’（清理异常值）或‘数据审计’（合规性检查），真实数据验证侧重于确认数据来源的真实性与完整性。
‘真实数据验证’关注数据来源的真实性（如是否伪造、篡改），而‘数据清洗’主要清理格式错误、重复值或异常值。
在AI项目中，真实数据验证应优先于模型训练，否则可能导致‘垃圾进、垃圾出’（garbage in, garbage out）的问题。
由‘真实’（真实的、未伪造的）+ ‘数据’（信息记录）+ ‘验证’（确认真伪）构成，源于计算机科学与数据管理领域。
常用于人工智能、金融风控、医疗诊断等对数据准确性要求极高的场景。注意与‘数据验证’（广义）区分，‘真实数据验证’特指确保数据未被篡改或伪造。