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  那些從事機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）項(xiàng)目的人都知道機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。有的人會(huì)說數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不嫌多。數(shù)據(jù)量和生成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜程度之間通常存在著正相關(guān)性。隨著人工智能向著新的領(lǐng)域發(fā)展，用到的人工智能功能變得愈加復(fù)雜，這種對(duì)數(shù)據(jù)的饑渴只會(huì)變得更加強(qiáng)烈。除了人工智能的復(fù)雜性，其他一些趨勢也在加劇這一問題，因此組織面前就出現(xiàn)了這樣一個(gè)問題：“他們是否擁有適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)以成功推動(dòng)人工智能項(xiàng)目？”如果他們沒有足夠的資源，他們是否應(yīng)該為人工智能盛宴做更多的準(zhǔn)備？

     顯然，更多數(shù)據(jù)將成為人工智能輔助解決方案的標(biāo)志。對(duì)數(shù)據(jù)的渴求可能來自于更具挑戰(zhàn)性的問題、對(duì)高級(jí)人工智能/分析的更好利用或者是端到端價(jià)值鏈的增長。

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