如何構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型?數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有何區(qū)別
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一直以來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在,小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹,詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
一、如何構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型
1.場(chǎng)景分析
除了一些火燒眉毛的緊急事項(xiàng)外,對(duì)于工作中多數(shù)不那么緊迫的事情來(lái)說(shuō),可以給自己預(yù)留一個(gè)場(chǎng)景分析的過(guò)程。相當(dāng)于在做一個(gè)事情之前,先跳出這個(gè)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(gè)場(chǎng)景之中。
在場(chǎng)景分析的過(guò)程中,要對(duì)細(xì)分的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行梳理,基于業(yè)務(wù)目標(biāo),評(píng)估機(jī)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(jī)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(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)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(guò)程中,要看現(xiàn)實(shí)中能擁有幾個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源,它們共同組成了一個(gè)怎樣的數(shù)據(jù)廣度;要基于業(yè)務(wù)目標(biāo),鋪開(kāi)一套因子指標(biāo)體系,看其中有哪些是可實(shí)現(xiàn)的;同時(shí)對(duì)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(kāi)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。
3.模型開(kāi)發(fā)
模型開(kāi)發(fā)的工作,其實(shí)才是真正意義上屬于生產(chǎn)的過(guò)程。首先需要了解所選算法的基本原理,從而展開(kāi)后續(xù)的處理工作,比如通過(guò)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(guò)成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)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(píng)估和驗(yàn)證。
4.模型應(yīng)用
模型生成之后,其實(shí)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(xiǎn)模型輸出了一個(gè)概率,這個(gè)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(guò)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(guò)了評(píng)估和驗(yàn)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(jī)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(jiàn)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(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用來(lái)自多個(gè)區(qū)域的方法來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中先前未知的模式。這可能包括統(tǒng)計(jì)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、文本分析、時(shí)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(chǔ)和操作的研究和實(shí)踐。
通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),目的是了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。因此,統(tǒng)計(jì)模型背后有一個(gè)理論是經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)證明的,但這要求數(shù)據(jù)也滿足某些假設(shè)。機(jī)器學(xué)習(xí)是從使用計(jì)算機(jī)檢查數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力發(fā)展而來(lái)的,即使人們不知道這種結(jié)構(gòu)是什么樣子的。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的測(cè)試是新數(shù)據(jù)中的驗(yàn)證錯(cuò)誤,而不是證明空假設(shè)的理論測(cè)試。由于機(jī)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(dòng)學(xué)習(xí)。這些步驟通過(guò)數(shù)據(jù)執(zhí)行,直到找到一個(gè)可靠的標(biāo)準(zhǔn)。
深度學(xué)習(xí)結(jié)合了計(jì)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(shí)別圖片中的對(duì)象和語(yǔ)音中的單詞。研究人員正在嘗試將模式識(shí)別方面的成功應(yīng)用于更復(fù)雜的任務(wù),例如機(jī)器翻譯、醫(yī)療診斷以及許多其他社會(huì)和企業(yè)問(wèn)題。
盡管人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念早已出現(xiàn),但它們開(kāi)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(jī)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(shí),其實(shí)施將會(huì)更加有效。
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