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“AutoML可以提升数据科学家的工作，但不太可能完全取代他们。尽管AutoML工具自动化了机器学习过程中的某些方面，比如模型选择、超参数调优和特征工程，但它们缺乏人类数据科学家所具备的情境理解和创造性解决问题的能力。例如，数据科学家可以根

实时索引涉及在新数据到达时立即更新数据库或搜索索引，这带来了几个挑战。主要的困难之一是确保数据的一致性。当数据实时被更新、删除或添加时，系统的不同部分可能对数据的应有状态存在冲突的看法。例如，如果用户在另一个进程同时删除相关记录时提交了表单