機器學習工程實踐之一、引言

來自專欄保險科技與人工智慧5 人贊了文章

Mainly from Machine Learning Yearning By ANDREW NG

一、引言

1.1為什麼使用機器學習

機器學習是無數重要應用程序的基礎，包括Web搜索，電子郵件反垃圾郵件，語音識別，產品推薦等。 假設你正在開發機器學習應用程序，並且希望快速取得進展。 這本書將幫助你這樣做。

案例：建一個貓圖片創業公司。

假設你正在建立一個初創公司，為貓愛好者提供源源不斷的貓圖片。

如果使用神經網路構建計算機視覺系統，用於檢測圖片中的貓。但不幸的是，你的學習演算法的準確率還不夠好，因此正面臨著改善貓探測器的巨大壓力。你們該怎麼做？可能整個團隊有很多想法，例如：

?獲取更多數據：收集更多貓的照片。

?收集更多樣化的訓練集。例如，在不常見的地方的貓的照片;有不尋常顏色的貓的照片; 用各種相機設置拍攝的照片...

?通過運行梯度下降迭代更多次，來訓練演算法更長時間。

?嘗試更大的神經網路，具有更多層/隱藏單元/參數。

?嘗試更小的神經網路。

?嘗試添加正則項（例如L2正則項）。

?更改神經網路架構（激活功能，隱藏單元數等）

?......

如果做出正確的選擇，可以構建出領先的貓圖片平台，並引領公司走向成功。

本書將會告訴你怎麼辦。大多數機器學習問題都會有線索可循，告訴你嘗試什麼是有用的，什麼是無用的。學習分析這些線索可以節省數月或數年的開發時間。

推薦閱讀：