机器学习的基础是数据,数据的完整性、可靠性、及时性都是需要关注的问题,也就是数据治理,这是任一个基于数据的应用都需要做的,而且可借鉴的经验相对少。二是数据标签的准确性,数据都存在各种特征点,如何做好特征标记,是让机器学习有效准确的重要约束。三是算法模型选取,多因子配置,算法效率优化都是需要解决的问题。
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