如何構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型?數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有何區(qū)別
一直以來,機器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在,小編將為大家?guī)頇C器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹,詳細(xì)內(nèi)容請看下文。
一、如何構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型
1.場景分析
除了一些火燒眉毛的緊急事項外,對于工作中多數(shù)不那么緊迫的事情來說,可以給自己預(yù)留一個場景分析的過程。相當(dāng)于在做一個事情之前,先跳出這個事情,思考其周邊與其相互關(guān)聯(lián),可能決定其是否能成立的種種條件,然后再選擇一頭扎進(jìn)這個場景之中。
在場景分析的過程中,要對細(xì)分的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行梳理,基于業(yè)務(wù)目標(biāo),評估機器學(xué)習(xí)建模的可行性和可復(fù)用性。如果業(yè)務(wù)目標(biāo)清晰,機器學(xué)習(xí)的方式也合適的話,就去建模吧。
2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)是一個機器學(xué)習(xí)項目的原材料,相當(dāng)于做菜的食材,蓋樓的地基,不可謂不重要。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過程中,要看現(xiàn)實中能擁有幾個數(shù)據(jù)來源,它們共同組成了一個怎樣的數(shù)據(jù)廣度;要基于業(yè)務(wù)目標(biāo),鋪開一套因子指標(biāo)體系,看其中有哪些是可實現(xiàn)的;同時對于最終獲取到的數(shù)據(jù),也需要進(jìn)行質(zhì)量分析,如完整度,異常值等,并展開基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。
3.模型開發(fā)
模型開發(fā)的工作,其實才是真正意義上屬于生產(chǎn)的過程。首先需要了解所選算法的基本原理,從而展開后續(xù)的處理工作,比如通過特征工程把源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可讀取的數(shù)據(jù);通過成熟的機器學(xué)習(xí)平臺或框架,進(jìn)行模型訓(xùn)練和生成,并在投產(chǎn)前進(jìn)行模型評估和驗證。
4.模型應(yīng)用
模型生成之后,其實只是在技術(shù)意義上的生成,并非是業(yè)務(wù)意義上的可用。比如信用風(fēng)險模型輸出了一個概率,這個概率如何應(yīng)用到不同的用戶群體中,這里就需要結(jié)合一套具體的業(yè)務(wù)策略體系。模型的應(yīng)用過程,便是在模型輸出到業(yè)務(wù)輸出之間的一道橋梁。
5.模型部署
經(jīng)過了評估和驗收,如果模型性能達(dá)到了預(yù)期的效果,則可進(jìn)入模型部署和任務(wù)調(diào)度的階段。但模型的部署上線,并不是一勞永逸的事情,在投產(chǎn)之后,仍要進(jìn)行跟蹤和監(jiān)控,比如模型性能的變化,覆蓋人群的穩(wěn)定性等,如果觸發(fā)了變更條件,則要進(jìn)行模型的優(yōu)化工作。
二、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間有什么區(qū)別
雖然所有這些方法都有相同的目標(biāo),提取可用于決策的見解、模式和關(guān)系,但它們具有不同的方法和功能。
數(shù)據(jù)挖掘可以被視為從數(shù)據(jù)中提取洞察力的許多不同方法的超集。它可能涉及傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用來自多個區(qū)域的方法來識別數(shù)據(jù)中先前未知的模式。這可能包括統(tǒng)計算法、機器學(xué)習(xí)、文本分析、時間序列分析和其他分析領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘還包括數(shù)據(jù)存儲和操作的研究和實踐。
通過機器學(xué)習(xí),目的是了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。因此,統(tǒng)計模型背后有一個理論是經(jīng)過數(shù)學(xué)證明的,但這要求數(shù)據(jù)也滿足某些假設(shè)。機器學(xué)習(xí)是從使用計算機檢查數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力發(fā)展而來的,即使人們不知道這種結(jié)構(gòu)是什么樣子的。機器學(xué)習(xí)模型的測試是新數(shù)據(jù)中的驗證錯誤,而不是證明空假設(shè)的理論測試。由于機器學(xué)習(xí)通常使用迭代的方法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),因此可以輕松地自動學(xué)習(xí)。這些步驟通過數(shù)據(jù)執(zhí)行,直到找到一個可靠的標(biāo)準(zhǔn)。
深度學(xué)習(xí)結(jié)合了計算能力的進(jìn)步和特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是當(dāng)今最先進(jìn)的技術(shù),用于識別圖片中的對象和語音中的單詞。研究人員正在嘗試將模式識別方面的成功應(yīng)用于更復(fù)雜的任務(wù),例如機器翻譯、醫(yī)療診斷以及許多其他社會和企業(yè)問題。
盡管人工智能和機器學(xué)習(xí)的概念早已出現(xiàn),但它們開始成為主流應(yīng)用的一部分。但是,現(xiàn)在仍處于起步階段。如果人工智能和機器學(xué)習(xí)有用并且令人印象深刻,當(dāng)?shù)玫礁玫挠?xùn)練和改進(jìn)時,其實施將會更加有效。
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