Das stimmt nicht ganz. Moderne Machine-Learning-Systeme benötigen in der Regel einen klaren Kontext und eine angemessene Datenvorverarbeitung, um effektiv zu funktionieren. Wenn der Kontext der Daten unbekannt ist, kann dies zu Problemen bei der Modellierung, der Interpretation der Ergebnisse und der allgemeinen Leistungsfähigkeit des Systems führen. Ein tiefes Verständnis des Kontexts ist oft entscheidend, um die richtigen Merkmale auszuwählen und die Modelle korrekt zu trainieren.