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機(jī)器學(xué)習(xí)常見的兩個大坑
2019-04-01
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大家都知道，不管是什么學(xué)科都有很多陷阱，由于我們對這一知識的了解不夠，就很容易掉進(jìn)這個坑里，所以說我們一定要加強(qiáng)知識儲備。而在機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多前輩們總結(jié)下來的陷阱，在這篇文章中我們給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的兩個大坑，希望能夠幫助的大家盡早脫坑。


首先我們給大家介紹一下第一個坑，那就是系統(tǒng)邊界模糊和巨型系統(tǒng)。其實機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)與其他軟件系統(tǒng)相比，有一個顯著的特點，那就是它是建立在實驗性、探索性開發(fā)的基礎(chǔ)上的。尤其是在初次搭建系統(tǒng)的時候，很難做到在完整設(shè)計的指導(dǎo)下開發(fā)，而大多是一邊探索嘗試一邊開發(fā)，到最后達(dá)到上線要求的時候，系統(tǒng)也就隨之成型了。不過這樣構(gòu)建出的系統(tǒng)，有個很大的問題，就是很容易做成一個邊界模糊、模塊耦合、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的“巨型系統(tǒng)”，這種系統(tǒng)的典型特征包括三點，第一就是模塊間不可拆分，樣本、特征、訓(xùn)練等步驟都偶合在一起。第二就是很多實驗性、探索性代碼遍布其中，搞不清楚哪些在用，哪些已失效。第三就是pipeline特別長，其中包括一些可能已經(jīng)無用的流程。


那么為什么會出現(xiàn)這樣的系統(tǒng)呢？重要原因之一就是前面提到過的，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的探索式的本質(zhì)。在剛開始做系統(tǒng)的時候，可能樣本處理、特征處理這些都比較簡單，所以就都寫在了一起。隨著各個流程處理的精細(xì)化、復(fù)雜化，每個步驟都在變復(fù)雜，但是由于這種變化是在慢慢發(fā)生的，導(dǎo)致系統(tǒng)慢慢變得不可控。


機(jī)器學(xué)習(xí)中第二個坑就是不重視基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)建設(shè)，一般來說，數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心，這里面包括各種樣本數(shù)據(jù)，原始特征數(shù)據(jù)，處理后的特征數(shù)據(jù)，支撐數(shù)據(jù)等等，那么提供這些數(shù)據(jù)的系統(tǒng)和架構(gòu)也是同樣重要的，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在構(gòu)建初期，對待各種數(shù)據(jù)的態(tài)度往往是輔助性質(zhì)的，認(rèn)為這些數(shù)據(jù)只是為了模型服務(wù)的原料，而沒有把它們本身作為嚴(yán)肅的子系統(tǒng)來對待，所以這些數(shù)據(jù)的架構(gòu)往往缺乏設(shè)計，大多比較隨意，可能會有很多難以復(fù)用代碼。不過這容易導(dǎo)致出一個嚴(yán)肅而復(fù)雜的問題，這個問題不是一兩個簡單方法就可以解決的，而是需要從數(shù)據(jù)源開始做仔細(xì)的設(shè)計，設(shè)計時充分考慮數(shù)據(jù)可能的用法，并留有一定擴(kuò)展性，保證數(shù)據(jù)的可用性和可探索性。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中容易存在的問題，其實這些問題都是值得我們關(guān)注的。所以說，我們在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時候一定要注意好這些問題，這樣我們才能夠更好解決其中的問題。

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