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  那些從事機器學習（ML）項目的人都知道機器學習需要大量數(shù)據(jù)來訓練算法。有的人會說數(shù)據(jù)永遠不嫌多。數(shù)據(jù)量和生成的機器學習模型的復雜程度之間通常存在著正相關性。隨著人工智能向著新的領域發(fā)展，用到的人工智能功能變得愈加復雜，這種對數(shù)據(jù)的饑渴只會變得更加強烈。除了人工智能的復雜性，其他一些趨勢也在加劇這一問題，因此組織面前就出現(xiàn)了這樣一個問題：“他們是否擁有適當?shù)臄?shù)據(jù)以成功推動人工智能項目？”如果他們沒有足夠的資源，他們是否應該為人工智能盛宴做更多的準備？

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

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