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象牙塔注意：问题
当数据科学问题是“”问题时，象牙塔后注：问题首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学几个月在机器学习项目上，只是发现您从一开始就从未定义“正确”问题？如果是这样，或者甚至不是，您只从数据科学或AI字段开始，欢迎来到我的第一个象牙塔钞票，我将在其中讨论这个主题。
机器学习“象牙塔”一词是对某人与日常生活现实隔离的情况的隐喻。在学术界，该术语通常是指深切参与理论追求并与从业人员在学术界以外的现实相距甚远的研究人员。
术语 “象牙塔” 是对某人与日常生活的实际现实隔离的情况的隐喻。 学术界 ，这个术语通常是指深切参与理论追求并与从业者在学术界外面面临的现实相距甚远的研究人员。作为一名前研究人员，我写了一系列旧象牙塔笔记中的一系列帖子 - LLM时代之前的笔记。
作为前研究人员，我写了 我旧象牙塔笔记中的简短帖子 - LLM时代之前的笔记。可怕，我知道。我写这篇文章是为了管理期望和问题：“你为什么这样做的事情？” - “因为没有LLM告诉我如何在10年前做其他事情。”
这就是为什么我的笔记包含“遗产”主题，例如数据挖掘，机器学习，多标准决策以及（有时）人类互动，飞机✈️和艺术。
这就是为什么我的笔记包含“遗产”主题，例如 数据挖掘，机器学习，多标准决策以及（有时）人类互动，飞机 ✈️ 和 艺术。尽管如此，只要有机会，我都会将“旧知识”映射到生成的AI上，并解释如何将其应用于象牙塔以外的数据集。
尽管如此，只要有机会，我都会将我的“旧知识”映射到 生成的AI前进 说明我如何将其应用于象牙塔以外的数据集。欢迎来到＃1…
- 从问题开始。
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