一名从业者质疑学习机器学习是否仍有价值，认为数据准备更关键。
推荐理由：问题抓住了应用层AI落地的真实瓶颈：模型调用越来越商品化，但数据定义、特征质量、评估集和业务约束仍决定效果；ML知识价值转向诊断与验证。
阅读原文