因此，改进数据采集、清洗和标注的技术，可以提高机器学习模型的训练效果。通过自动化机器学习，非专业用户也能够快速构建高性能的机器学习模型，从而推动机器学习的普及和应用。
机器学习科技进步的新引擎可以包括以下几个方面的创新和发展：
1. 硬件技术的进步：随着人工智能的快速发展，硬件技术也在不断创新。例如，图形处理器（GPU）和领域专用集成电路（ASIC）等高性能硬件的出现，可以提供更强大的计算能力，加速机器学习模型的训练和推断过程。
2. 算法的优化：研究者们不断改进和优化机器学习算法，以提高模型的准确率、效率和稳定性。例如，深度学习模型中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法的改进，已经在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中取得了显著的进展。
3. 数据质量的提升：机器学习模型的性能很大程度上依赖于用于训练和测试的数据质量。因此，改进数据采集、清洗和标注的技术，可以提高机器学习模型的训练效果。例如，利用半监督学习和主动学习等技术，可以在有限的标注数据上实现更好的模型性能。
4. 自动化机器学习（AutoML）的发展：自动化机器学习是一种可以自动选择和优化机器学习算法、模型和超参数的技术。通过自动化机器学习，非专业用户也能够快速构建高性能的机器学习模型，从而推动机器学习的普及和应用。
5. 预训练模型的兴起：预训练模型是指在大规模无监督数据上进行预先训练，然后通过有监督微调或迁移学习来适应特定任务。这种方法可以显著减少需要标注数据的量，提高模型的性能和泛化能力。例如，BERT和GPT等预训练模型在自然语言处理领域取得了重要的突破。
综上所述，硬件技术的进步、算法的优化、数据质量的提升、自动化机器学习和预训练模型等方面的创新和发展，都是推动机器学习科技进步的新引擎。
