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機器學(xué)習(xí)中常見的錯誤有哪些？
2019-03-28
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現(xiàn)在很多人都是比較關(guān)注機器學(xué)習(xí)的，而大家在進行機器學(xué)習(xí)的使用或者學(xué)習(xí)中都會或多或少出現(xiàn)一點錯誤，這就使得很多人無法正確理解機器學(xué)習(xí)知識，那么大家是否知道機器學(xué)習(xí)中常見的錯誤都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下關(guān)于機器學(xué)習(xí)的常見錯誤。


機器學(xué)習(xí)中的常見錯誤有兩個，第一就是很多人過于依賴算法，這是為什么呢？因為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心是模型和算法，基于模型和算法的可擴展性也是機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心競爭力之一。雖然說機器學(xué)習(xí)的核心是算法和模型，但是這并不代表系統(tǒng)中的每個環(huán)節(jié)都一定要用算法來處理，完全摒棄非算法的、甚至手工的方法。很多機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中都會有一些核心的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，不管這些數(shù)據(jù)是多還是少，大家的第一反應(yīng)往往是用算法去處理這些數(shù)據(jù)，但是有的時候簡單直接的方式才是真正有效的方法。但是真的是這樣的嗎？


我們在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)的時候，需要得到一份干凈的數(shù)據(jù)，那么什么是干凈的數(shù)據(jù)呢？干凈的數(shù)據(jù)就是沒有噪音的數(shù)據(jù)，為了達到去除噪音的目的，有人嘗試過很多方法，簡單的高級的都試過，都有效果，但都達不到我們要的效果。不過經(jīng)過ROI衡量，我們決定人工來處理這些數(shù)據(jù)，用這種方式進行處理數(shù)據(jù)能夠獲得更好的結(jié)果。所以說，我們不是不提倡使用算法，我們提倡的是要根據(jù)具體的問題選擇合適的方法。過于依賴某一種方法會有局限性。這樣就能夠很好的解決很多問題，所以說，即使是在機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)這種整體比較高大上的系統(tǒng)中，也要具體問題具體分析，需要我們換方式做的，我們就不能使用算法了。


機器學(xué)習(xí)中常見的錯誤還有團隊不夠“全?！薄＞湍壳岸?，全棧工程師是近年來很火爆的一個概念，在機器學(xué)習(xí)這樣一個復(fù)雜系統(tǒng)中，每個人都做到全棧未必現(xiàn)實，但是有一條基本要求應(yīng)該努力做到，就是團隊級別的全棧。而機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的團隊一般主要由算法工程師和系統(tǒng)工程師組成，往往會忽略其他角色，比較典型的就是掌握前端技能的工程師。前端技能在機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中有很重要的作用，當然，技術(shù)全棧只是解決問題的手段，更重要的是能關(guān)注全部系統(tǒng)的全局性思維。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機器學(xué)習(xí)中容易出現(xiàn)的錯誤，第一就是過于依賴算法，第二就是團隊的全棧水平不夠。所以說，我們要想更好的學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)就一定要避免這兩個問題。

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