Основные выводы: Исторические наземные достоверные данные, которые обеспечивают контекст, необходимый для функционирования систем машинного обучения, трудно получить и трудно интерпретировать. Традиционные подходы к устранению этого пробела в данных сводятся к попыткам развязать гордиев узел: все они ведут к отсутствию продемонстрированной ценности. Прогнозные производственные операции позволяют разрубить узел: получить более качественные данные из богатого текущего контекста, а не из..