
現(xiàn)在很多人都是比較關(guān)注機器學習的,而大家在進行機器學習的使用或者學習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習知識,那么大家是否知道機器學習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)于機器學習的常見錯誤。
機器學習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?因為機器學習系統(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習系統(tǒng)的核心競爭力之一。雖然說機器學習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。很多機器學習系統(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)建機器學習的時候,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,即使是在機器學習系統(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。
機器學習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,在機器學習這樣一個復雜系統(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該努力做到,就是團隊級別的全棧。而機器學習系統(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。前端技能在機器學習系統(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)于機器學習中容易出現(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,我們要想更好的學習機器學習就一定要避免這兩個問題。
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