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機(jī)器學(xué)習(xí)處于優(yōu)勢地位。特別是在模式識別方面，機(jī)器學(xué)習(xí)是選方法。其應(yīng)用的有形示例包括欺詐檢測，圖像識別，預(yù)測性維護(hù)和列車延遲預(yù)測系統(tǒng)。在日常機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和尋求部署所獲得的知識的過程中，我們通常會遇到這三個主要問題（但不是唯一的問題）。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括陵水黎族網(wǎng)站建設(shè)、陵水黎族網(wǎng)站制作、陵水黎族網(wǎng)頁制作以及陵水黎族網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，陵水黎族網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到陵水黎族省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！數(shù)據(jù)質(zhì)量 - 來自多個時間范圍內(nèi)的多個來源的數(shù)據(jù)可能難以整理成干凈且連貫的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集將從機(jī)器學(xué)習(xí)中獲得大收益。典型問題包括數(shù)據(jù)丟失，數(shù)據(jù)值不一致，自相關(guān)等。
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業(yè)務(wù)相關(guān)性 - 雖然支持機(jī)器學(xué)習(xí)革命的許多技術(shù)進(jìn)展比以往任何時候都更快，但是今天的許多應(yīng)用程序都沒有考慮到商業(yè)價值。
操作模型 - 一旦模型經(jīng)歷了構(gòu)建和調(diào)整周期，將機(jī)器學(xué)習(xí)過程的結(jié)果部署到更廣泛的業(yè)務(wù)中至關(guān)重要。這是一個難以跨越的橋梁，因為預(yù)測建模人員通常不是IT解決方案專家，反之亦然。
機(jī)器學(xué)習(xí)背后還有一整套算法工具箱，每個算法都可以使用所謂的超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以獲得更高的精度。例如，對于流行的k-最近鄰算法，k指的是我們想要考慮的鄰居的數(shù)量。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這將涵蓋網(wǎng)絡(luò)的整個架構(gòu)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家今天所做的一項關(guān)鍵任務(wù)是為給定問題找到正確的算法并正確地“設(shè)置”它。但實際上，任務(wù)范圍要大得多。數(shù)據(jù)科學(xué)家必須了解問題的業(yè)務(wù)視角，解決數(shù)據(jù)情況，適當(dāng)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并獲得有助于評估的模型。這通常是遵循跨行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘過程（CRISP-DM）的循環(huán)過程[1]。
相應(yīng)地，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的項目很復(fù)雜，需要多個人在一系列領(lǐng)域（商業(yè)，IT，數(shù)據(jù)科學(xué)）獲得資格的時間。此外，通常不清楚結(jié)果將是什么：因此，在這個意義上，這樣的項目是有風(fēng)險的。
AutoML的相關(guān)性(http://www.o9qh.com)
直到今天，數(shù)據(jù)科學(xué)項目無法實現(xiàn)自動化。但是，有些情況下，項目的某些步驟可以自動化：這就是自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）概念背后的原因。例如，AutoML可以幫助選擇算法。數(shù)據(jù)科學(xué)家通常比較幾個算法對問題的結(jié)果，并在考慮一系列因素（例如質(zhì)量，復(fù)雜性/持續(xù)時間，魯棒性）的情況下選擇一個算法。在某些情況下可以自動化的另一個方面是超參數(shù)的設(shè)置：許多算法可以通過參數(shù)及其相對于特定問題優(yōu)化的質(zhì)量來調(diào)整。
AutoML是一種資源，可以加速那些部件或單個步驟自動化的數(shù)據(jù)科學(xué)項目，從而提高生產(chǎn)力。例如，AutoML在算法評估中非常有用。因此，許多庫和工具都采用AutoML作為補充功能。值得注意的例子包括auto-sklearn（在Python社區(qū)中）或DataRobot，它專門研究AutoML。以下示例摘自RapidMiner，顯示了如何使用助手比較不同的算法，并快速找到針對特定問題的最佳算法[2]：
盡管如此，AutoML不應(yīng)該被理解為一種萬能的解決方案，能夠完全自動化數(shù)據(jù)科學(xué)項目并且不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家。從這個意義上說，不幸的是，它不是圣杯。
與其他專業(yè)領(lǐng)域一樣，自動化首先是繁瑣的技術(shù)任務(wù)，其中高技能專業(yè)人員否則會花費大部分時間系統(tǒng)地嘗試某些參數(shù)集，然后比較結(jié)果 - 這項工作最好留給機(jī)器。
剩下的是人類仍然需要解決的大量挑戰(zhàn)。這首先要了解實際問題本身，并涵蓋從數(shù)據(jù)工程到部署的各種各樣的，非常耗時的任務(wù)。AutoML是一個很有用的工具，但它還不是圣杯。
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網(wǎng)站題目：自動機(jī)器學(xué)習(xí)：它是圣杯嗎？-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/ceipsh.html
