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機器學(xué)習(xí)常見的錯誤——核心數(shù)據(jù)缺乏控制
2019-04-04
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我們在前面的文章中給大家介紹了很多關(guān)于機器學(xué)習(xí)中常見的錯誤，當然，這些錯誤都是需要我們?nèi)ケ苊獾?。在這篇文章中我們繼續(xù)為大家介紹機器學(xué)習(xí)中常見的錯誤，希望大家能夠引以為，從而更好地學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)知識。


一般來說，從數(shù)據(jù)流的角度來看的話，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)要經(jīng)過樣本收集、特征生成、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)評測等等這樣一個流程，在這樣一個比較長的流程中，不一定每個環(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，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)了問題，那么我們很難清楚實際情況。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)一負責(zé)日志收集的平臺部門來做的，而算法團隊只要拿來用就可以了。這種做法有好處，也有壞處。好處很明顯，就是減輕了算法團隊的負擔(dān)，但是也會帶來隱患，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，但是錯誤的數(shù)據(jù)卻有很多種錯誤方法。在樣本收集方面，前臺發(fā)送過來的曝光數(shù)據(jù)也存在著多種可能性，例如可能是緩存起來的數(shù)據(jù)，也有可能是用來做SEO的數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)在發(fā)送方來看，都是合理的數(shù)據(jù)，但對于算法模型來看，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受到這種錯誤數(shù)據(jù)的影響。而且，最可怕的是，這種錯誤并不是那種能讓程序崩潰的錯誤能夠讓我們能在第一時間發(fā)現(xiàn)，而是完全隱藏在正常數(shù)據(jù)中，只有我們犯了錯誤以后返回來找問題時或許才能發(fā)現(xiàn)。


那么大家是否知道這種錯誤數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因是什么呢？其實這種錯誤并不是一定日志收集團隊不負責(zé)任，關(guān)鍵在于收集日志的團隊不使用日志，或者說出數(shù)據(jù)的人不用數(shù)據(jù)，那么就很難要求他們來保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。這種分離的狀態(tài)對于模型算法這種高度依賴數(shù)據(jù)的應(yīng)用是有風(fēng)險的，所以最好能夠加強這部分數(shù)據(jù)的控制能力，如果自己不能完全獨立來做，那么就要有對應(yīng)的監(jiān)控機制，這就需要我們做到有問題能及時發(fā)現(xiàn)、及時處理，而不是“拿來主義”。


在這篇文章中我們給大家介紹了機器學(xué)習(xí)中常見的錯誤，具體就是對核心數(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器學(xué)習(xí)。

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