如何應對機器學習中的重大挑戰

在研究機器學習問題時，我們經常會在不同的步驟受阻。 爲了解決幾乎所有這些步驟，我列出了我們面臨的所有主要挑戰以及克服這些挑戰可以採取的步驟。 爲了便於理解，我還將這些挑戰歸爲不同的子領域，即數據準備，模型訓練和模型部署。 資料準備 數據採集​​： 當我們開始收集數據時，獲取不完整的數據通常令人頭疼。 即使我們得到數據，也證明是偏差數據。 偏差是指數據收集或數據分析中與事實不符之處，可能導致錯誤的結

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