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二进制检索系统到复杂的关系数据库。这些以特定方式管理数据的性能和可靠性已提高：结合数据以生成信息。AI/ML通过发现信息中的模式来提高数据的连接性，以提高理解[3]。这种范式转移导致相对于结构化数据的非结构化数量增加。也是结构化数据的处理要求，需要对序数，定性和分类数据进行繁琐的重新格式化。一条规则是允许建立和部署AI/ML模型所需的时间约为80％，以专门用于数据清洁和准备。这些最佳实践（继续发展）必须成为任何有能力的机器学习教育的一部分。
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