科技 2022-04-18 16:45

Machine learning project

如果你听说过机器学习(ML),并想知道它的含义,你并不孤单。除了一些选定的少数已经引起了轰动,整个概念仍然是新的。深度学习和机器学习还处于早期阶段。因此,有一些东西基本上是未知的,这促使你去学习它们。

作为一个热衷者,在你冒险进入ML海之前,你应该先试水。试水意味着学习启动项目的必要步骤。正如cnvrg所解释的,虽然每个项目都是从研究开始的,但你应该采取以下步骤来进一步研究:

学习和收集工具

第一步是了解机器学习的含义,它的用途,以及许多可用的工具。ML,简称ML,它的功能就像人类的大脑。它接收数据、处理数据并生成结果。在整个过程中,你几乎不需要做任何事情,除了输入输入,看看它是否适应。

大多数ML要么是有监督的,要么是无监督的。它也可以是加强的、线性的和非线性的。从广义上说,你的ML项目可能是基于你的ML的性质。换句话说,如果你在运行一个逻辑ML,你的项目将是逻辑的。

除了知道ML是什么意思之外,如果你收集了相关的工具,就会有所帮助。ML工具是一种算法应用程序,允许您的机器实现其用例。软件可以是开源的,也可以不是。如果是开源的,这意味着你可以通过开源库免费获得这个工具。

从一个真正的问题开始

机器学习是一种无需人为干预就能学习和适应数据的计算机程序。它通过发现和填补空白来解决算法问题。所以,它是基于一个问题解决机制。

作为一个热衷者,您应该从一个问题开始ML项目。试着想象一下,通过识别现实生活中的问题,你可以教给你的机器什么。无论您是想解决支付挑战还是一些房地产问题,尝试解决一个真正的问题会激发您的纪律感和责任感。

虽然ML项目是技术性的,但您需要软技能来生成结果。例如,责任感会鼓励你做出承诺。通过这些元素,你可以启动你的项目,并希望你能够为人们的现实生活问题提供解决方案。

收集和准备数据

人类的大脑需要什么来运作?水果,蔬菜,运动和一些良好的睡眠。那么,人工大脑(机器)消耗什么呢?数据。要教你的机器,你需要给它们提供干净的数据,这些数据可以从互联网上获取,也可以从网站上抓取。或者,您可以通过访问、调查和问卷生成数据。

然而,数据采集并不比数据准备更重要。虽然收购过程是至关重要的,但在启动ML项目之前更需要它的准备工作。准备数据意味着要消除分散注意力的、混乱的和不合理的安排。您可以将数据结构化为表格、工作表和模型。您还可以使用图像、文本、信号、音频和视频。

建立和改进你的模型

你没有学习过ML,也没有在真空中收集和准备数据。最终的原因是建立一个基线模型并改进它。您可以通过向机器输入数据来实现这一点。但是请注意,建模可以是监督的,也可以是不监督的。此外,根据您想要解决的问题,您的算法可以是线性的或非线性的。

在构建了您的第一个模型之后,您应该改进它。第一个模型通常是草稿。除非你继续写你的草稿,否则结果会很混乱。您可以基于度量来改进模型,或者进行功能工程来添加新功能。或者,您可以探索算法替代方案以获得选项和灵活性。

优化、部署和文档表示“状态”

优化是在减少时间和精力的情况下最大化ML结果的过程。因此,它需要系统效率。您可以通过评估项目的性能并确保没有漏洞和差距来优化项目。一旦您确定您已经勾选了每个质量保证框,您就可以部署您的项目。

不过,您应该记录整个过程。从ML文档中总是可以学到一些东西。失败,付出的努力,以及你在构建项目时学到的许多新东西都应该通过笔记和文本被铭记。这样做会让他们成为你生命中必要的追悼会。

结论

这个世界需要机器学习来保持智能。尽管还处于早期阶段,但您可以构建项目。但是在开始之前,您应该学习一些知识,这些知识可以帮助您通过一个独特而高效的ML项目解决现实生活中的问题。