1. 为什么使用机器学习

1 为什么使用机器学习

机器学习是很多应用程序的基础,包括Web搜索、垃圾邮件过滤系统、语音识别、产品推荐等等。如果你的团队正在研究一个机器学习的程序,希望本书可以帮助你快速的取得进展。

例子:构建基于猫咪图片的公司

假如你正在创建一个公司,主要业务为向爱猫人士提供许多猫咪的图片。

你使用神经网络来建立一个计算机视觉系统来检测图片中的猫咪。

不幸的是,你的神经网络学习算法的准确性还不够好,你需要去改进算法,你会怎么做?

你的团队可能会有许多想法,比如:

• 更多的数据: 收集更多的猫咪图片。 • 收集更多样化的训练集,比如,在各种角度拍的猫咪的图片,不同颜色的猫的图片,拍摄照片时相机的各种设置等等。 • 增加算法的训练时间,运行更多次数的梯度下降迭代。 • 构建一个更大的神经网络,拥有更多的层数/隐藏单元/参数。 • 尝试更小的神经网络 • 尝试添加正则化(比如L2正则化) • 尝试改变神经网络的架构(激活函数,隐藏单元数等) • …

在这些可能的方案中,如果你选择正确,你将建立一个相比原来更加完善的系统,并取得成功。如果你选择失误,那么可能会白白浪费几个月的时间。如果是你,你会怎么选择呢?

本书将会告诉你应该如何去选择。许多机器学习的问题都会留下一些线索,告诉你什么是有用的,什么是没用的。如果你可以什么学习理解这些线索获取可以帮你节省数月或数年的开发时间。

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏小樱的经验随笔

浅谈强化学习的方法及学习路线

介绍 目前,对于全球科学家而言,“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的,如果我们理解了这个问题,那么我们可以...

4489
来自专栏最新技术

数据包络分析教程

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,也称DEA)是一种用于进行前沿分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元的效率,它广泛...

5446
来自专栏数据派THU

收藏 | 27个机器学习小抄(附学习资源)

1954
来自专栏大数据文摘

DeepMind:深度学习原理初探

1524
来自专栏大数据文摘

从基线模型开始:别担心,模型最开始都让人不忍直视

1405
来自专栏AI研习社

MIT 6.S094· 深度增强学习 | 学霸的课程笔记,我们都替你整理好了

2.传感器:采集物理世界的信息并将其转换成机器可以处理的原始数据。是机器人在物理世界工作的输入端。

993
来自专栏应兆康的专栏

为什么使用机器学习

37610
来自专栏量子位

微软旗下Maluuba推出看图问答数据集,想让AI看懂图表

安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI ? 科学图表能简洁地概括趋势、速率和比例等有价值的信息,让我们直观地了解概念。而机器对这种结构化视觉信息...

3374
来自专栏人工智能头条

WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林

1704
来自专栏数据科学与人工智能

【Python环境】机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林

作者:Jun He 出处:CSDN 将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈,在这篇博文中,WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现...

3339

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券