除了算力概念还有什么？

数据质量高算力并不意味着高准确性。数据质量是机器学习的关键

低质量的数据会导致模型性能不佳，即使算力强大。

算法优化选择合适的算法至关重要。优化算法的超参数和结构可以显著提高模型性能，即使算力有限。

特征工程特征工程对于从原始数据中提取有用信息至关重要。仔细的特征选择和转换可以改善模型的准确性和泛化能力。

模型部署模型部署是机器学习生命周期中至关重要的一步。优化模型部署的环境和基础设施可以提高性能和可伸缩性。

知识注入将领域知识注入模型可以增强其性能。专家知识、规则和约束可以弥补算力不足。

问题定义明确定义问题并专注于解决正确的问题，比盲目追求高算力更重要。适当的问题定义可以简化建模过程并提高准确性。

创新技术除了传统机器学习技术外，还有许多创新的技术可以提高模型性能。例如，强化学习、主动学习和迁移学习都可以弥补算力不足。

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