English(EN) Why 80% of ML Time Gets Wasted 📉 At # BookingDotCom , 80% of # ML development time went to data preparation. Why? - Duplication: Teams kept rebuilding the same

Booking.com 报告称 80% 的机器学习时间浪费在数据准备上

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-04 14:58

机器学习开发时间中很大一部分，具体来说在 Booking.com 是 80%，被数据准备所消耗。这种低效率源于重复的努力，团队独立地重建相似的特征，以及模型在训练和推理期间行为的差异。提出的解决方案涉及实施可重用的计算，以确保端到端的_一致性。 AI

影响突出了机器学习开发中的关键低效率，表明需要更好的 MLOps 实践和可重用的计算框架。

排序理由文章讨论了基于一次演讲的机器学习开发实践中的低效率，而不是新的发布或事件。

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报道来源 [1]

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为什么 80% 的机器学习时间被浪费 📉 在 Booking.com，80% 的机器学习开发时间都花在了数据准备上。原因是什么？—— 重复：团队不断地重建相同的

Why 80% of ML Time Gets Wasted 📉 At # BookingDotCom , 80% of # ML development time went to data preparation. Why? - Duplication: Teams kept rebuilding the same features differently. - Training-Serving Skew: Models behaved one way in training, another in inference. The Fix: Reusab…

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为什么 80% 的机器学习时间被浪费 📉 在 Booking.com，80% 的机器学习开发时间都花在了数据准备上。原因是什么？—— 重复：团队不断地重建相同的

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