南国彩票论坛 > 第五阶段 > 初学者速成 > 正文

我们仍然要花很多精力进行数据清理和转换

时间:2019-04-29 来源:未知 作者:卢本伟
本篇文章转载自互联网,如有侵权,联系站长卢本伟删除!

  十个机器学习常识,大家都应该了解一下 • • 2018-01-05 22:59 当别人在高谈阔论机器学习时,你却插不上嘴,这是一种怎样的体验?不懂机器学习没有关系,但你一定要知道下面的十个机器学习基本常识。曾经在Endeca、谷歌和LinkedIn领导机器学习开发的Daniel Tunkelang为我们概括总结了这十个常识。 1. 机器学习就是从数据中挖掘洞见,而人工智能是炒作。 只要使用了正确的训练数据和算法,机器学习可以解决大部分问题。而所谓的人工智能,只不过是一种包装。只要有助于营销,你要把它叫作什么都可以。 2. 数据和算法是机器学习的核心,而数据更为重要。 虽然人们热衷于研究机器学习算法,但数据才是机器学习的关键要素。机器学习可以没有复杂完备的算法,但没有高质量的数据就不行。 3. 如果你没有大量数据,就不要使用太复杂的模型。 机器学习根据输入参数来探索模型空间,参数越多,越有可能出现过拟合,所以应该要尽量遵循简单模型的原则。 4. 机器学习的取决于数据的质量。 种瓜得瓜,种豆得豆。机器学习只能发现已经存在于数据中的模式。比如在解决分类问题时,就要求训练数据具有清晰的特征。 5. 只有当训练数据具有代表性时,机器学习才能奏效。 过去不能代表未来。要时刻训练数据和生产数据之间出现倾斜,经常性地训练数据,避免数据模型过时。 6. 机器学习最困难的部分其实是数据转换。 机器学习的大肆炒作可能会给你造成一种印象,就是机器学习主要是如何选择和调整算法。但实际上,机器学习工作的大部分时间花在了数据清理和特征工程上,也就是将数据的原始特征转换成更具表示性的特征。 7. 深度学习是性的,但不是银弹。 深度学习对部分传统的特征工程进行了自动化,特别是在图像和视频处理领域。但深度学习不是银弹,我们无法在它擅长的领域之外应用它,况且,我们仍然要花很多精力进行数据清理和转换。 8. 机器学习系统也是高度脆弱的。 机器学习算法不会干掉人类,干掉人类的是人类自己。机器学习系统如果出现故障,通常都不是因为机器学习算法本身,而是人类在训练数据中引入了错误。要时刻,软件工程中出现的错误在机器学习系统中同样会出现。 9. 机器学习可能在无意之中创造出可实现的预言。 今天通过机器学习做出的决策,将会影响未来收集到的训练数据。如果你在机器学习系统中嵌入了某种,它会持续不断地生成新的训练数据,这些数据反过来增强了这种,而有些会毁掉人类的生活。所以,不要让机器学习系统有机会创造出可实现的预言。 10. 人工智能不会,也不会崛起到要干掉人类。 很多吃瓜群众从科幻电影中看到人工智能。但要注意,我们可以从科幻电影中获得灵感,但它们毕竟不是现实,我们真正要担心的是人类无意识地在机器学习系统中嵌入。

  

─初学者速成

  • 更多的意义 更新至第五课第一节更多积木块,第二节,新建积木块,创建第一个积木块,并使用它。... 2.72万04 2018上海国际STEM科教产品
  • 我们仍然要 十个机器学习常识,大家都应该了解一下 2018-01-05 22:59 当别人在高谈阔论机器学习时,你却插不上嘴,这是一种怎样的体验?
  • 73.08万0 . 73.08万0 .baidu.com/s/1sjlZ5Bv... 81.75万0 二、问题反馈 1、如何在QQ群里提问 2、提问之前应该先做什么 ... 149.62万0 视频: Scratch2.0 制
  • 要善于捕捉 教育部关于印发《中小学综合实践活动课程指导纲要》的通知 2017-10-31 20:18 教育部关于印发《中小学综合实践活动课程指导纲
  • 让代码和数 代表周国辉:计算机编程从娃娃抓起 2015-03-09 18:53 计算机编程从娃娃抓起-周国辉 当下是一个利用互联网,高速发展的数字世