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从挑战性数据中学习的机器学习2025（DS113）
现代技术取决于无处不在的数据收集以及机器学习在获取见解和创造知识方面的应用。of-10，考虑了精心策划的数据集，开发了机器学习方法。但是，现实世界中的数据通常是在非理想条件下收集的，感应，存储，处理和标签有限，可以将帽子，环境变化和干扰，攻击以及策略修复。因此，现实世界中的数据提出了重大挑战，例如腐败，离群值，缺失条目或标签，偏见，分配变化和安全/隐私问题，仅举几例。这些挑战通常将标准机器学习方法的有效性限制在现实世界中。从具有挑战性的数据I会议（MLCD I）中学习的机器学习旨在通过推进针对复杂的现实世界数据挑战量身定制的实用，高效和有效的机器学习解决方案来弥合这一差距。