许多企业认为将大量数据输入 ML 引擎足以生成准确的预测。事实上,它可能会导致许多问题,例如,算法偏差或有限的可扩展性。
机器学习的成功在很大程度上取决于数据。
令人难过的是:所有数据集都有缺陷。这就是为什么数据准备对于机器学习至关重要。它有助于排除原始数据中固有的不准确性和偏差,从而使生成的 ML 模型生成更可靠和准确的预测。
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