人工智能关注点更多的是放在算法、模型方面，而缺少了对上游数据搜集和处理过程。
机器学习中有个术语，叫做“无监督学习”。数据科学比较复杂、比较费劲的地方，就是需要有较强的跨学科能力。
如果缺乏关键的数据，很多问题就很难做决定。
需要拿数据来做交叉验证，让数据自己来说话，来确定哪个模型好，哪个模型坏。
人工智能关注点更多的是放在算法、模型方面，而缺少了对上游数据搜集和处理过程。
机器学习中有个术语，叫做“无监督学习”。数据科学比较复杂、比较费劲的地方，就是需要有较强的跨学科能力。
如果缺乏关键的数据，很多问题就很难做决定。
需要拿数据来做交叉验证，让数据自己来说话，来确定哪个模型好，哪个模型坏。
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mqjelxtx.html
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