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、AI、DL、ML有何區(qū)別

人工智能、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)都是為了解決目前遇到的各種技術(shù)瓶頸，而創(chuàng)造出來(lái)的一種新的解決問(wèn)題的技術(shù)。其中深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式，而機(jī)器學(xué)習(xí)又屬于人工智能的一種方式。人工智能的兩個(gè)關(guān)鍵的技能是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)。相當(dāng)于都屬于是人工智能，但是解決的問(wèn)題程度不一樣，比如說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)通常是解決比較復(fù)雜的問(wèn)題，并且進(jìn)行分析。

那什么又是機(jī)器學(xué)習(xí)呢?適用于演繹法和歸納法。指的是根據(jù)人或者是動(dòng)物在以前獲得經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)中，照搬現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)或者通過(guò)常規(guī)邏輯得出預(yù)測(cè)結(jié)果。比如在之前，人是先把自己已經(jīng)獲得的經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)一定的規(guī)律去歸納總結(jié)，自我提出假設(shè)，設(shè)定新的問(wèn)題應(yīng)對(duì)解決方案，并且根據(jù)已有的經(jīng)驗(yàn)可以大概預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的情況。

機(jī)器學(xué)習(xí)就是把這些數(shù)據(jù)錄入計(jì)算機(jī)，形成歷史數(shù)據(jù)保存，通過(guò)對(duì)模型不斷地訓(xùn)練模擬，也可以輸入新的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。但是有一個(gè)缺點(diǎn)，那就是機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)法預(yù)知未來(lái)的可能性，沒(méi)有辦法舉一反三。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)開(kāi)端，也是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法之一。由于深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種，所以深度學(xué)習(xí)也是通過(guò)以往人的經(jīng)驗(yàn)，把已知數(shù)據(jù)去整理歸納起來(lái)，對(duì)新的問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。但是深度學(xué)習(xí)也有它的迷人之處，魅力就在于它的數(shù)學(xué)表達(dá)特別的強(qiáng)!

深度學(xué)習(xí)是由數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)支撐起來(lái)的，尤其是數(shù)學(xué)特別重要。這里的數(shù)學(xué)不是我們的學(xué)科數(shù)學(xué)，它是一種數(shù)字的表達(dá)，相當(dāng)于多種算法，復(fù)雜且多解。

究其根本都只是一種解決問(wèn)題的算法而已。所以都在尋找這樣一個(gè)函數(shù)，能夠表達(dá)出簡(jiǎn)單或者是復(fù)雜的關(guān)系，并且能夠準(zhǔn)確得出輸入數(shù)據(jù)之間的結(jié)果。就像是語(yǔ)音回答，人機(jī)問(wèn)答系統(tǒng)等。

直接來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)就如剛才提到的，它是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的。它是有著一層層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息輸送的，已經(jīng)確定的信息，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)一層又一層，再進(jìn)行整合歸納，這樣每一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有一個(gè)函數(shù)了。

又因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)多層的函數(shù)累加，那么這個(gè)總的值就無(wú)限趨近于目標(biāo)總值，這樣就能得到一個(gè)“近似值”。這樣再在上面輸入其他的數(shù)值就可以無(wú)限接近，然后進(jìn)行驗(yàn)真。但是如果想嘗試而刻意地去人為實(shí)踐，基本是很難做到的。

二、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)避免什么錯(cuò)誤

1. 未使用正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)集

任何機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的第一階段都是發(fā)展對(duì)業(yè)務(wù)需求的理解，在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，您需要一項(xiàng)明確定義的策略。訓(xùn)練模型時(shí)，獲得正確的標(biāo)記數(shù)據(jù)是開(kāi)發(fā)者面臨的另一項(xiàng)挑戰(zhàn)，這不僅可以幫助您獲得最佳結(jié)果，還可以使機(jī)器學(xué)習(xí)模型在最終用戶當(dāng)中顯得更可靠。

2. 使用未驗(yàn)證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

使用未驗(yàn)證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型在運(yùn)行中出現(xiàn)問(wèn)題，因?yàn)槲打?yàn)證的數(shù)據(jù)可能存在錯(cuò)誤，比如重復(fù)、數(shù)據(jù)沖突、缺少分類等。使用未驗(yàn)證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在AI開(kāi)發(fā)中最常見(jiàn)的錯(cuò)誤之一。因此，在將數(shù)據(jù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前，需要仔細(xì)檢查原始數(shù)據(jù)集，并消除不需要或不相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助AI模型以更高的準(zhǔn)確性發(fā)揮功效。

3. 使用不足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

如果數(shù)據(jù)不足，會(huì)降低AI模型成功的概率。因此，在開(kāi)始構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型前，我們需要根據(jù)AI模型或行業(yè)的類型，準(zhǔn)備充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果是深度學(xué)習(xí)，還需要更多的定性數(shù)據(jù)集和定量數(shù)據(jù)集，以確保模型可以高精度運(yùn)行。

4. 使用已經(jīng)在使用的數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試模型

機(jī)器學(xué)習(xí)模型是通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和概括而構(gòu)建的，然后將獲取的知識(shí)應(yīng)用于從未見(jiàn)過(guò)的新數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測(cè)并實(shí)現(xiàn)其目的。因此，我們應(yīng)避免重復(fù)使用已經(jīng)用于測(cè)試模型的數(shù)據(jù)，在測(cè)試AI模型的功能時(shí)，使用之前沒(méi)有用于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的新數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試非常重要。

5. 單獨(dú)依靠AI模型學(xué)習(xí)

在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，如果一直重復(fù)，我們將不會(huì)了解到真實(shí)世界數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及測(cè)試數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)之間是否存在任何差異，以及組織將采取何種方法來(lái)驗(yàn)證和評(píng)估模型的性能，這一點(diǎn)很重要。所以，開(kāi)發(fā)者需要確保AI模型以正確的策略進(jìn)行學(xué)習(xí)。為確保這一點(diǎn)，您必須定期檢查AI訓(xùn)練過(guò)程及其結(jié)果，以獲得最佳結(jié)果。

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