Соответственно, тренировочные данные являются фундаментом машинного обучения. Качественные данные позволяют точно выявить тонкие нюансы и корреляции и построить на их основе высокоточную прогнозирующую систему. В то же время плохое качество обучающей выборки может свести на нет работу даже лучших ML-алгоритмов