所以這次要做個小總結，這就是機器學習演進的過程：
有了這些機器學習工具，我們得以順利應付大量資料，並建立出準確的預測模型，滿足我們商業上所需。
不過在開始進行機器學習前，資料必須是能夠反應母體（這邊我先借用統計學的名詞，因為我詞窮QQ），如果是所謂的垃圾資料，那建立出來的模型也無法準確預測。是謂 GIGO，垃圾進垃圾出。
為了避免發生前述的情形，我們需要注意在蒐集與整理資料的時候，不要有如下圖中的偏誤行為：
最後要多加補充的地方：
機器學習的預測模型就像一把菜刀，廚師用它能夠作成佳餚；但壞人卻也能用它來做危害社會的事情。
所以G社準備了一份使用它們所提供的AI工具的使用準則
不過還是要吐槽一下，那可以請G社分享一下什麼是蜻蜓計畫嗎?
有人按我家門鈴說是麥當勞歡樂送，我先去開門回應一下，我們明天見。
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