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在机器学习或人工智能项目中，从真实世界收集并整理的、用于训练模型的数据集合。
这个项目的训练实际数据集包含了超过10万张经过标注的医学影像图片。
项目使用了包含10万张标注医学影像的真实数据集进行模型训练。
为了提高模型的泛化能力，我们必须确保训练实际数据集具有足够的多样性。
真实数据集的多样性对提升模型在未见数据上的表现至关重要。
与'测试数据集'或'验证数据集'相对，训练数据集专用于模型参数的学习过程。
在AI项目中，'训练数据集'泛指所有用于训练的数据，而'训练实际数据集'特指从真实场景收集的非合成数据。后者更能反映模型在生产环境中的表现。
训练实际数据集的质量直接决定模型的性能。应确保数据的代表性、多样性和标注准确性，避免因数据偏差导致的模型失效。
由'训练'(training) + '实际'(real) + '数据集'(dataset)组合而成。'数据集'一词源于英语'dataset'，在中文技术语境中常用于指代结构化的数据集合。
在AI/ML领域，'训练实际数据集'强调数据来源的真实性，区别于合成数据或理想化数据。使用时需注意与'训练集'的区别：'训练集'通常指代整个训练用数据集（可能包含多个子集），而'训练实际数据集'特指从真实场景收集的数据。