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機器學習中常見的錯誤有哪些？
2019-03-28
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現在很多人都是比較關注機器學習的，而大家在進行機器學習的使用或者學習中都會或多或少出現一點錯誤，這就使得很多人無法正確理解機器學習知識，那么大家是否知道機器學習中常見的錯誤都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下關于機器學習的常見錯誤。


機器學習中的常見錯誤有兩個，第一就是很多人過于依賴算法，這是為什么呢？因為機器學習系統的核心是模型和算法，基于模型和算法的可擴展性也是機器學習系統的核心競爭力之一。雖然說機器學習的核心是算法和模型，但是這并不代表系統中的每個環節都一定要用算法來處理，完全摒棄非算法的、甚至手工的方法。很多機器學習系統中都會有一些核心的基礎數據，不管這些數據是多還是少，大家的第一反應往往是用算法去處理這些數據，但是有的時候簡單直接的方式才是真正有效的方法。但是真的是這樣的嗎？


我們在構建機器學習的時候，需要得到一份干凈的數據，那么什么是干凈的數據呢？干凈的數據就是沒有噪音的數據，為了達到去除噪音的目的，有人嘗試過很多方法，簡單的高級的都試過，都有效果，但都達不到我們要的效果。不過經過ROI衡量，我們決定人工來處理這些數據，用這種方式進行處理數據能夠獲得更好的結果。所以說，我們不是不提倡使用算法，我們提倡的是要根據具體的問題選擇合適的方法。過于依賴某一種方法會有局限性。這樣就能夠很好的解決很多問題，所以說，即使是在機器學習系統這種整體比較高大上的系統中，也要具體問題具體分析，需要我們換方式做的，我們就不能使用算法了。


機器學習中常見的錯誤還有團隊不夠“全?！?。就目前而言，全棧工程師是近年來很火爆的一個概念，在機器學習這樣一個復雜系統中，每個人都做到全棧未必現實，但是有一條基本要求應該努力做到，就是團隊級別的全棧。而機器學習系統的團隊一般主要由算法工程師和系統工程師組成，往往會忽略其他角色，比較典型的就是掌握前端技能的工程師。前端技能在機器學習系統中有很重要的作用，當然，技術全棧只是解決問題的手段，更重要的是能關注全部系統的全局性思維。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習中容易出現的錯誤，第一就是過于依賴算法，第二就是團隊的全棧水平不夠。所以說，我們要想更好的學習機器學習就一定要避免這兩個問題。


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