我们的数据科学家使用网络抓取和 API 集成来收集结构化和非结构化数据，并使用特征工程和数据规范化等技术来准备这些数据，以确保数据为模型训练做好准备。

通过使用手动技术和自动化工具（例如 Hugging Face 的数据集库）对数据进行标记和分类，我们的数据科学家使机器学习算法能够识别模式并做出准确的预测。

我们使用监督和无监督学习以及强化学习等多种机器学习技术来训练模型，并使用交叉验证、混淆矩阵和 ROC 曲线等技术来验证模型的准确性。