常常聽到做資料科學的朋友說：Garbage in, garbage out.(垃圾進，垃圾出。)
大家還記得網路盛傳的神器 Deepfaxk，可以把被萬惡日本政府打馬賽克的謎片把私密部位給修復還原出來嗎？
有個板友很中肯，你又沒真的看過三上悠亞長得是什麼樣，我用其它的圖片訓練出來的模型進行還原（預測？）出來的解果，你怎麼知道是真是假 XD。
GIGO的道理就是，你拿垃圾資料訓練（跑統計）得出來的模型，其預測（統計推論）品質也是垃圾等級。
例如在統計中，你打電話到眷村區訪問進行民調，因為族群偏好極度往某方向偏，再加上年輕人都不太會接電話（打手機還用whoscall來擋來電號碼），得到某黨即將大贏，等到真的海水退潮，被發現一堆人都沒穿褲子。
又比如機器學習，如果前面的例子，你拿的男性私密處照片當作訓練集，那你得到的解碼影片會變得很魔幻。
例如在統計中，你打電話到眷村區訪問進行民調，因為族群偏好極度往某方向偏，再加上年輕人都不太會接電話（打手機還用whoscall來擋來電號碼），得到某黨即將大贏
哈!這舉例厲害了,一聽就懂!!
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