机器学习(ML)依赖大量数据。基于ML的系统需要处理训练数据以逐步提高任务的性能，并根据经验提供越来越好的结果。本质上来说，人们需要获取大型数据集，并通过神经网络（用于处理复杂数据的大脑启发式框架）将其输入，以生成代表训练数据参数的模型。
作者：Hellen Norman
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