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機(jī)器學(xué)習(xí)常見的錯(cuò)誤——核心數(shù)據(jù)缺乏控制
2019-04-04
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我們?cè)谇懊娴奈恼轮薪o大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的錯(cuò)誤，當(dāng)然，這些錯(cuò)誤都是需要我們?nèi)ケ苊獾?。在這篇文章中我們繼續(xù)為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的錯(cuò)誤，希望大家能夠引以為，從而更好地學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)。


一般來(lái)說(shuō)，從數(shù)據(jù)流的角度來(lái)看的話，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)要經(jīng)過(guò)樣本收集、特征生成、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)等等這樣一個(gè)流程，在這樣一個(gè)比較長(zhǎng)的流程中，不一定每個(gè)環(huán)節(jié)都是自己可控的，那么在那些不可控的環(huán)節(jié)，就有可能出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，而更可怕的是，由于數(shù)據(jù)控制在別人手里，如果數(shù)據(jù)控制出現(xiàn)了問(wèn)題，那么我們很難清楚實(shí)際情況。如果我們以樣本收集為例，在大型公司里，這樣的工作很可能是由統(tǒng)一負(fù)責(zé)日志收集的平臺(tái)部門來(lái)做的，而算法團(tuán)隊(duì)只要拿來(lái)用就可以了。這種做法有好處，也有壞處。好處很明顯，就是減輕了算法團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)，但是也會(huì)帶來(lái)隱患，就是我們拿到的數(shù)據(jù)不一定真的是我們要的數(shù)據(jù)。


大家都知道，正確的數(shù)據(jù)往往只有一種，但是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)卻有很多種錯(cuò)誤方法。在樣本收集方面，前臺(tái)發(fā)送過(guò)來(lái)的曝光數(shù)據(jù)也存在著多種可能性，例如可能是緩存起來(lái)的數(shù)據(jù)，也有可能是用來(lái)做SEO的數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)在發(fā)送方來(lái)看，都是合理的數(shù)據(jù)，但對(duì)于算法模型來(lái)看，都不是用戶真正看到的數(shù)據(jù)，而用戶真正看到的數(shù)據(jù)才是我們真正想要的數(shù)據(jù)。那么作為這份數(shù)據(jù)的使用方，算法模型很有可能就會(huì)受到這種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的影響。而且，最可怕的是，這種錯(cuò)誤并不是那種能讓程序崩潰的錯(cuò)誤能夠讓我們能在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)，而是完全隱藏在正常數(shù)據(jù)中，只有我們犯了錯(cuò)誤以后返回來(lái)找問(wèn)題時(shí)或許才能發(fā)現(xiàn)。


那么大家是否知道這種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因是什么呢？其實(shí)這種錯(cuò)誤并不是一定日志收集團(tuán)隊(duì)不負(fù)責(zé)任，關(guān)鍵在于收集日志的團(tuán)隊(duì)不使用日志，或者說(shuō)出數(shù)據(jù)的人不用數(shù)據(jù)，那么就很難要求他們來(lái)保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。這種分離的狀態(tài)對(duì)于模型算法這種高度依賴數(shù)據(jù)的應(yīng)用是有風(fēng)險(xiǎn)的，所以最好能夠加強(qiáng)這部分?jǐn)?shù)據(jù)的控制能力，如果自己不能完全獨(dú)立來(lái)做，那么就要有對(duì)應(yīng)的監(jiān)控機(jī)制，這就需要我們做到有問(wèn)題能及時(shí)發(fā)現(xiàn)、及時(shí)處理，而不是“拿來(lái)主義”。


在這篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的錯(cuò)誤，具體就是對(duì)核心數(shù)據(jù)缺乏控制，相信大家閱讀了這篇文章以后已經(jīng)知道了這種錯(cuò)誤導(dǎo)致的后果，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)。

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