Обучающая выборка представляет собой набор данных с размеченными или аннотированными примерами, используемый для тренировки моделей в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Она должна быть репрезентативной и достаточно объемной, чтобы модели могли успешно обобщать информацию и работать с новыми данными. Качество и разнообразие обучающей выборки, а также ее сбалансированность играют важную роль в способности модели к обобщению и точности предсказаний. Подготовка обучающей выборки включает очистку, преобразование и аннотацию данных, что необходимо для решения конкретных задач.