「读芯术」臭名昭著的数据清理和准备问题，如何利用AI完美解决？( 三 )
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图4：归纳统一推理引擎中的核心组件
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图5：具有基于注意力的语境表示和多任务学习的示例架构
【「读芯术」臭名昭著的数据清理和准备问题，如何利用AI完美解决？】
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来源：Pexels
当今 ， 绝大多数重要数据都是结构化的 ， 但是质量却不尽如人意 ， 从而影响了其价值 。
现代AI原理将这个臭名昭著的质量问题视为一个统一的预测任务 ， 并围绕规模 ， 异构性 ， 稀疏性以及结合已知语义和领域知识提出了一系列新的挑战 。 而我们通过构建归纳引擎（第一个用于结构化数据的可扩展AI）成功应对了这些挑战 。
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