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高效实现这一整套机器学习流程，往往会面临以下两个问题：
1.繁杂的数据采集和预处理工作：每天亿级的数据都需要通过自动化的方式进行采集、存储和处理，对于这些原始数据还需要进行统计、分析和处理来发现用户行为的基本规律，这就要求开发者具备长分析能力和长期经验积累，比如发现原始数据正负不均衡时，如何构建出正负样本数均衡的样本数据，这些还需要一定的算法工作经验。
2.大海捞针般的算法调参：面对错综复杂的算法参数，开发者们往往需要花费非常多的时间进行调试，而这就如同大海捞针一般。当找到一个看似靠谱的参数组合之后，这个参数组合是否最优还会存在一定不确定性。
以上内容摘自《大数据工程师必读手册》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=29可下载完整版
2022-08-04 13:56:22赞同 展开评论 打赏
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