自遗留迁移中的手动数据输入以来，机器学习的数据抓取如何成为最劳动密集型的瓶颈？

在遗留迁移中，手动数据输入是一项耗时且易出错的过程，因此机器学习的数据抓取逐渐成为最劳动密集型的瓶颈。为解决这一问题，可以采用自动数据抓取和预处理技术。

自动化数据抓取是将来自各种数据源的信息或数据直接传递到机器学习模型的过程。这一过程可以通过Python之类的编程语言实现，并通过网络爬虫等技术快速抓取信息。

预处理技术则包括数据清洗、数据规范化、数据格式转换和数据筛选等步骤。这些步骤可以帮助机器学习模型更快、更准确地进行学习和预测。预处理技术也可以采用工具或技术来完成，例如Pandas、NumPy和OpenCV等。

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