机械学习到底是怎么着?彩世界彩票注册平台官
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多年以来,应用开发人员已从周期最多可达数年的V形项目转向周期只有几月、几周,甚至常常只有几天的敏捷开发方法。这使得企业能够更快地适应其应用和服务需要,不管是零售商的销售预测,还是股票经纪商所需要的产品推荐系统,乃至备受期待的个性化医疗保健系统,都能够被满足。

卫生保健:

如果不是,那就是这个问题没有解决。那还会有什么原因?是不是指定了错误的目标,用在了错误的环境,或者数据有问题。其实说白了,要么是目标有错,要么是模型用错,要么是数据有问题,基于这 3 点来检查。

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第三步,当我 Review 上面的事情后,我要制定下一步的方案,往往是我会有新的、更多的数据。我也可能会调整目标,有可能是目标错了要改,也可能是增加目标,原来一个目标不够了,我要加入好几个新的指标,使模型变得更平衡。还有就是在工程上,看性能能不能优化等。

11、向客户推荐其他产品

应用机器学习的第二阶段是预测。收集数据并使用它来预测特定结果可以提高反应性,使其更高效地做出决策。

我们从西瓜还原到业务,任何一个业务能不能做机器学习,我们要看三个要素。

2、协商要使用哪些数据。

l Nanotronics自动化光学显微镜以改进检查;

有了y和x,就可以构造样本了。我的样本比如说,我给用户展现了 10 条推荐的内容,这个的反馈可能是点击和观看,那么每一次的样本展现就是一个样本。

3、检测开支模式

帮助计算机以提高其性能:大多数情况下,要让计算机完成人工智能的任务,它需要借助于人工帮助去练习和适应。

选择正确的问题:业务问题的本来面貌

参见下图:

l Deep6 Analytics确定符合条件的患者进行临床试验;

一个真的业务需求是指,在我们用机器学习做出预测后,业务能否可以根据这个预测结果而受到影响?这个影响点是否足够清晰、有效?因为业务人员会用对业务影响的结果来评估我们项目的效果,如果我们预测的结果并没有有效影响业务,即使这个模型再好,也不会发挥作用。

3、协商要用于评估结果的指标

阅读原文

2.简历匹配

9、自动化文件审查

以下是机器学习可以解决的问题的一些示例。

第三是问题的预测目标,因果关系是什么,因果关系越简单越好,如果是多因多果,或者说描述“因”的相关信息不方便获取,那是否可以拆分成多个模型。特征往往是因的数据,或者是一些不是直接原因的数据,只要它不破坏这个因果关系。

在过去几十年来,分析一直是高度手工操作的行为,分析师基本上都是手动来梳理数千行的表单,现在正由技术变得自动化起来,基本上通过一些简单的按钮就能够实现操作。那么,如果机器学习是在1959年就已经被首次定义,那为什么直到现在才是抓住机会的时候?

l Retention Science建议跨渠道行动以推动参与;

首先要 Review 问题的方向是不是对的,模型的效果是否符合预期,模型的优化目标是否有明显的变化,比如优化的目标是西瓜好不好,优化之后是不是买到的西瓜好的变多了。

本文已标注来源和出处,版权归原作者所有,如有侵权,请联系我们。

收集:机器学习取决于数据,第一步是确保按照你要解决的问题的要求拥有适合的数据。

第一,西瓜好不好,是怎么定义的?是大?还是甜?皮厚不厚?瓤脆不脆?如果建立这个模型是为了西瓜的售卖,这些可能都是评价因素,模型学习的样本也都需要基于这个标准来建立。如果我们仅仅是基于西瓜大不大来定义样本,而实际的应用场景是综合判断西瓜好不好,那么可能会得不到想要的好的结果。

2、准备数据,因为最开始收集数据时通常并不会参考新业务目标。

为了更深刻的理解这一定义,接下来我们将对其进行拆分分析。

这次分享我们会从几个方面分析这个问题:

这些场景以及其他类似场景,给机器学习创造了独特的机遇。诚然,机器学习本就是为适应这些问题的多变性而设计的。

金融:

一种做法是我不去想这件事情,那么模型可能就是有偏的,比如说你认为这个样本没有被点击,但也有可能是没有被看到,但最理想的是把推荐到用户手机屏幕上的作为一条样本。

这种转变是认知时代下的IT核心。

lJaybridge Robotics可实现工业级车辆自动化,以实现更高效的运营;

如何Review机器学习的模型?

尽管大部分企业都已了解机器学习,但很少有企业付诸行动。他们要么因担心数据资产受到破坏而减缓进度,要么尝试一次之后就缩减投入,声称结果不尽人意。这些是常见的顾虑和考虑因素,但我们应该认识到,只要采用正确的方法,这些问题很容易解决。

让我们来看看机器学习是如何运作的:

前面我们介绍了问题定义的问题如何避免,而算法一般是不太容易出问题的,除非用错,而数据其实是很容易出问题的,所以我们尽量用简单、可靠、成熟的数据。

研讨会的目标是确保机器学习项目的定义和范围一致。我们通常涵盖以下主题:

l 6sense预测哪种铅更容易被买,哪个时间更容易被买入;

在机器学习成本分配中,最大比例在机器学习本身,调参、特征工程、模型评估、模型上线这些工程的事情占了大量的时间,而问题的定义、数据的采集占的时间非常小,我们认为这是有问题的。我们认为一个机器学习的项目,无论通过合作还是使用第三方平台的方式,应该把大钱花在采集好的数据,定义好的问题上去,甚至这要超过一半的时间。而另一半的时间,才是真正做机器学习模型的时间。

建立反馈循环

关于机器学习最简单的定义来自于Berkeley所表述的:机器学习是AI的一个分支,它探索了让计算机根据经验提高效率的方法。

作者 | 田枫

AI前线出品| ID:ai-front

阶段2:研讨会

销售和营销:

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企业必须不断适应瞬息万变的业务环境:竞争者引入新产品,用户习惯改变,以及经济和政治环境改变等。这不是新变化,但是业务环境变化的速度在加快。对于为企业开发的技术解决方案来说,这种不断加快的变化节奏给企业增加了新的负担。

l Salesforce Einstein帮助预测销售机会并自动完成任务;

选择正确的问题:真实世界模型

下面的相对关系图可以解释这一点:

最后一个规范性阶段是最先进的机器学习阶段,该阶段已被应用与企业活动中,并且在新兴企业的推动下不断向前发展。在针对有效和高效的业务实践时了解原因、动机和背景是最佳决策的先决条件,而只预测行为或结果是不够的。具体地说,当人和机器结合起来时,这个阶段是可能的。机器学习用于找到有意义的关系并预测结果,而数据专家则充当翻译者,以了解关系存在的原因。这样,就可以更精确地作出决策。

机器学习也是一样的,我们做机器学习的投入是长期的、持续的,带来的收入和回报也是巨大的,在开始之前,我们一定会希望以比较低的成本知道:现在引入机器学习是否可以影响我们所面对的业务,产生价值的潜力有多大。

(图注:过去十年,预算都被计算和数据占用,而现在是分析可以占主要部分)

AI的分支:人工智能是一种能够使得计算机及其系统能够成功完成通常需要人类智能行为才能完成的任务的研究和开发。机器学习是训练计算机完成上述任务的技术和过程,是其必不可少的一部分。

这就是我们这次分享的内容,我们怎么去推动一个机器学习的项目,问题如何定义,风险如何管理等等。

8、打击身份盗窃

l Netflix和Amazon根据用户需求优化资源分配;

好了,做好了前面介绍的两步,我们已经有了机器学习的MVP,机器学习对业务的影响已经初见结论,如果业务有明显提升,那么祝贺你,找到了新的价值增长点,优化后一定还会有更大的提升潜力;而如果效果不明显,我们这里再给大家一些关于如何review,如何检查MVP的建议:

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摘要: 机器学习到底是什么东东?了解一下!

我们曾经在第四范式知乎专栏上发过一篇文章《年薪百万的机器学习专家,为什么不产生价值?》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/26435192),文中的机器学习专家花了大量的时间搭建平台,做数据的清洗、处理与机器学习建模,却没有带来公司所期望的价值。问题出在哪里了呢?

自从机器学习被定义一直到过去10年内,机器学习的应用都受限于计算和数据获取以及准备等操作的成本。事实上,计算和数据耗尽了所有的预算,导致没有更多资金可以投入到真正推动价值的因素上,即获取可操作洞察的算法。

l 其他例子包括:检测欺诈行为和预测股票价格。

机器学习想要转化价值,最关键的一步是什么?

原型设计的目的是利用实际数据展示机器学习的价值。它也将用于评估运行和操作已生产就绪的机器学习系统所需的性能和资源。设计完成后,原型往往是确保决策安全,构建生产就绪系统的关键。

l Entelo帮助招聘人员识别和鉴定候选人;

那么把一个业务真正用机器学习做之前,我们可以用两步,做一个机器学习的 MVP:

首先看看数据。一个常见的误区是,认为只要有了数据,机器学习项目就会成功。数据不可或缺,但是机器学习需要明确的业务目标或结果。如果起初仅有很少或没有数据,但是拥有明确、可衡量的业务目标,则项目更可能成功。业务目标应规定相关数据的收集,还要指导机器学习模型的开发。此方法提供了一种评估模型有效性的机制。

l Cerebellum Capital和Sentient利用机器学习驱动的软件增强投资管理决策;

这里我们可以思考一个有趣的问题,当我们思考不同的特征对问题的影响时,比如说我们把展现作为一个样本,一个避免不了的问题是,我怎么知道这个内容是否被用户看到。

4、接受或拒绝抵押和贷款

l Fusemachines通过AI助手自动完成销售任务;

第一步:我们要选择正确的业务问题,并不是所有的问题都可以套在机器学习的框架里,有些适合机器学习解决,有些不适合机器学习解决。在任何的技术项目管理中,用差的方法解决好的问题,一定优于用好的方法解决错误的问题。

2、跨投资组合优化税收考量

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解决方法是通过将模型预测结果与实际情况相比较,监视预测结果的有效性。例如,经过一定的延迟后,银行会知道哪些交易是欺诈性的,哪些不是。然后,可以将实际的欺诈性交易与机器学习模型检测到的异常相比较。通过这种比较,可以计算预测结果的准确性。

监督学习:其特点是在训练模型时明确标记每个数据点的正确结果,以便找它们之间的关系,确保在引入未分配的数据点时,可以正确的做出预测或分类。

一个业务问题,埋坑无数,该如何巧妙转化,转变为机器学习的问题?

机器学习项目常常按如下方式运行:

强化学习:这种类型的学习是有监督学习和无监督学习的结合。它通常用于解决更复杂的问题。在实践中,该类学习类型可应用于控制机器人手臂、找到最有效的电机组合、机器人导航等领域。同时逻辑游戏也很适合强化学习如扑克等。强化学习的其他应用在物流、日程安排和任务的战略规划中也很常见。

总结一下,这一步总的思想是,能不制造新的风险点,就不制造风险点,能降低不确定性就降低不确定性。

以使用机器学习检测信用卡交易异常为例。用过去多年的交易来创建模型,异常指的是欺诈性交易。然后将此模型部署在一个支付系统中,让它在检测到异常时进行标记。这在短期内很有效,但是聪明的罪犯很快会认识到他们的诡计已被检测到。他们会不断调整,找到使用被盗信用卡信息的新方法。模型将无法检测出这些新方法,因为生成该模型的数据中没有包含这些方法。结果,模型有效性将下降。

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选择正确的问题:小结

机器学习就是竞争优势

此外,除了预测性洞察之外,感兴趣的朋友还可以了解一下另一个机器学习应用程序:流程自动化。这里是关于这两个概念的介绍和对比。


目的在于理解您的数据资产,验证满足机器学习的业务目标所需的所有数据都可用。如果不可用,可以立刻采取行动,引入与规定目标一致的新数据源。

企业需要考虑机器学习开发的三个阶段及其应用。这三个阶段是指:描述性阶段,预测性阶段和规范性阶段。

第二步:当我们找到一个机器学习可以解决的问题后,我如何通过最小的时间和人力代价,去证明机器学习可以解决它,带来满意的投入产出比。

当然,反馈循环不仅能够应用于欺诈检测。甚至在零售银行业务方面,我们也看到机器学习模型通过反馈循环不断演化,能做到:

l Atomwise使用预测模型来减少药物生产时间;

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6、留住客户

人力资源:

第四是我们刚刚没具体去描述的, 就是这个问题是不是一个真的业务需求。

阶段1:数据评估

l 其他例子包括:更准确地诊断疾病,改善个性化护理和评估健康风险。

第二,西瓜好不好,是以什么为标准的?是用科学方法和仪器测量的?还是专家评测?如果是后者,评测者是同一个人么?如果是不同的人,大家对好西瓜的判断标准一样么?现实情况中,很可能是不一样的,那就要想办法消除Label的偏差。

其次,机器学习促进了在数据所在位置(也就是最具业务价值的地方)自动生成可操作洞察。可以构建一些机器学习系统,从每一次的用户交互中学习,或者从物联网设备收集的新数据中学习。然后,这些系统基于最新可用数据生成输出。在传统IT开发中,即使使用了敏捷方法,也不可能做到这一点。

l 其他例子包括:预测ERP/ERM需要;预测资产故障和维护,提高质量保证,提高生产线性能。

比如说推荐系统,我预测了新的点击率后,可以按照点击率倒排来影响业务结果。但如果是游戏呢?如果我们预测这个人明天有30%的几率付费,我该如何影响到他,我能不能影响他?

1、从收集数据和定义新业务目标开始。

物流和生产:

第一,除非必要,只使用采集好的数据。因为数据采集是一个有成本的事情,当一个公司的体系越复杂,它采集数据的成本就越高,所以除非这个数据采集起来很轻松,或者已经有了,你才会去考虑。

4、探讨机器学习工作流(尤其是部署和反馈循环)将如何与其他IT系统和应用集成。

清理:数据可以由不同的源生成,包含在不同的文件格式中,并以不同的语言表示。可能需要在数据集中添加或删除信息,因为某些实例可能缺少信息,而其他实例可能包含不需要的或无关的条目。它的准备工作将影响其可用性和结果的可靠性。

在范式大学在AI前线社群首节公开课上,针对以上问题,第四范式联合创始人,产品负责人田枫,基于丰富的专业从业经验,系统化梳理了解决之道。本文整合了直播干货,内容略有删减。

DataFirst:成功三部曲

lRethink Robotics使用机器学习来训练机器人手臂并提高生产速度;

所以这就变成了多点、双向的问题,在这样的情况下,就需要对问题进行拆解。我们可以不直接做个人被企业招聘的事情,而是分开来做,比如说企业会不会邀请这个人去面试,以及这个人会不会接受企业的面试邀请,这样就能把问题做的更好。

快速适应

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所以我必须在不破坏西瓜的前提下,这时候能用到的数据是西瓜的产地、西瓜的纹路、重量、比重、敲击西瓜的声音是浑浊还是清脆、西瓜皮的质感等等,这些不打开西瓜的情况就知道的数据。

机器学习由Arthur Samuel在1959年首次定义,即“学习领域,使计算机能够在没有被明确编程的情况下学习”。换言之就是,这就是分析的自动化,从而能够让分析得以大规模应用。

以经验为基础:提供具有经验的AI的另一种说法—为其提供数据。随着更多数据被输入系统,计算机可以更准确地对它以及将遇到的未来数据做出响应。

第二,样本应该如何构造,样本不应该违反因果关系,y=f(x),x一定是我们业务 场景中所能知道的信息。在西瓜的问题,就是打开西瓜之前我们能知道的信息,才可以作为x。同时,样本应该符合业务场景的真实情况,假设我们的业务是摸黑挑西瓜,我们看不见西瓜长什么样,我们只能敲,那西瓜的颜色就不能作为特征。

在最近几个月,我们在全球启动了5个机器学习中心,在这些中心,我们引导客户完成DataFirst流程。

l AirPR提供了提高公关绩效的洞察力;

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对于相信机器学习是分析旅程的核心组件的企业来说,需要一个经过测试且可重复的模型:方法论。与无数客户合作的经验,促使我们发明了一种我们称之为DataFirst的方法论。它是一种成功实现机器学习的循序渐进的方法。

本文作者:

所以你一定要思考,你的预测结果会怎么在业务中使用,这个使用会不会对业务产生提升。如果你发现提升本身是很难的,那这本身就是个伪需求。然后你还需要思考,现在没有用机器学习的业务,它是用了什么方法和数据,现在的方法和数据有什么缺陷,哪些是机器学习可以帮到的。

首先,它将应用开发从编程转变为训练:应用开发人员使用新数据训练同一个应用,无需编写新代码。这是应用开发的一种根本性转变,因为每周,甚至每天都能够自动获得全新应用或者更新版本的应用。

训练:这个阶段主要是为了找到准确完成所选目标的函数。根据所使用的模型类型,采用不同的训练形式:如,在简单的线性回归模型中拟合一条线、生成随机森林算法的决策树。为了更好地理解我们拿神经网络来说,一般算法碰到数据集的一部分时,将会尝试处理数据。测量其自身的性能并自动调整其参数,直到它能不断产生期望的结果具有足够的可靠性。直到它能不断产生期望的结果,并具有足够的可靠性。

第三,互联网的场景下,往往是需要满足所有人个性化的需求的 ,有些人喜欢甜的西瓜,有些人喜欢脆的西瓜,那将问题定义为分辨好的西瓜是否还合适?因为每个人对好西瓜的定义不一样,这个问题可能就转化为了推荐一个西瓜给一个用户,他(她)会不会喜欢。

然后我们可以不断监视准确性,观察准确性是否下降。出现下降情况时,就使用更新的数据刷新机器学习模型。这就是我们所谓的反馈循环。

探索方法:现阶段机器学习技术仍在不停地涌现虽然一些用于训练计算机的模型已经被识别和使用,但由于不同的业务问题需要不同的模型,在训练计算机时也可以使用不同的模型,随着时间的推移将会开发出更多模型。

当西瓜的问题说完后,我们来看看真实的业务问题是怎样的。

4、基于全新的、未使用过的数据评估该模型,验证它是否能从数据中获得合理的洞察。如果是,则将它部署到生产环境中,基于新数据执行预测。

l hiQ协助管理人员进行人才管理。

降低数据的成本

1、自定义取款限额

你可以在Sam DeBrule汇集的精彩列表中找到更多机器学习和人工智能以及其他相关资源的示例。

然后我们看有哪些x,这些x代表的是我做出推荐排序的一瞬间,当客户请求时,在那个瞬间我知道的事情。我能知道客户的属性、特征,我能知道内容特征、上下文特征,但不知道最终这个内容是否有被展现和点击。我可以知道内容在这一瞬间之前被点击了多少次,但一定不是这个瞬间之后被点击了多少次,因为这样就穿越了。

答案很简单:经济因素。

l 其他示例包括:预测客户的生命周期价值,提高客户细分准确度,检测客户购物模式以及优化用户的应用内体验。

第二步是 Review 数据,这些数据里面哪些起了关键作用,哪些数据是经验上认为会有作用的,但实际上没有的。那么重新检查这些数据,看是不是数据质量的问题,使得没有发挥应该发挥的作用。还可以看下一步我们可以引入哪些新的数据,数据最好一批一批引入,我加入一批,一次性开发结束。

3、准备好数据后,对数据运行机器学习算法来生成模型。

在机器学习中可以使用许多不同的模型,但它们通常被分为三种不同的学习类型:监督、无监督和强化。根据要完成的任务,有些模型比其他模型更合适、性能更好。

1.点击率预估

10、检测财务报表中的风险

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那我们怎么降低数据的成本呢?我给大家一些思考。

这一典型方法很有价值,但是它受限于这样一个事实,即模型仅学习一次。您可能开发了一个不错的模型,但是不断变化的业务环境可能让它失去现实意义。

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基于第四范式在机器学习工业应用方面的大量成功案例和经验,我们今天就来分析一下,想用机器学习提升业务价值,在搭建平台、处理数据、训练算法之前,真正要做的第一步应该是什么?

数据时代的领导者将在动态数据语料库的推动下,利用他们的资产开发出色的机器学习系统,获取有价值的洞察。差异化方法需要井然有序的流程,以及对基于反馈循环的差异化的关注。在现代业务环境中,数据不再是竞争优势的一个方面;它是竞争优势的基础。

如在对股票价格的研究中,分析数据点之间的关系,可以用回归学习算法对下个数据点做出预测。

可见,即便是简单的问题,我们都需要思考一下业务的方方面面,理清哪些因素,边际,个性化要素和基础设施是要考虑进去的。

阶段3:原型设计

描述性阶段是指记录和分析历史数据增强商业智能。向管理者提供描述性信息,并更好地理解过去行动和决策的结果和后果。这个过程现在已成为全球大多数大型企业的常规工作。

第二,一个业务问题,可能有各种千奇百怪的坑,假设我们初步判定可以通过机器学习来解决他,那么应该通过怎样的转化,避开这些坑,把业务问题变成机器学习的问题。

近些年,计算和数据的成本急剧下降,现在任何人都能够快速应用和探索机器学习。

无监督学习:该类学习的特征是算法在训练模型时期不对结果进行标记,而直接在数据点之间找有意义的关系,它的价值在于发现模式以及相关性。如,一个喜欢这瓶酒的人也喜欢这一个。

我们今天不谈技术,不谈算法,不谈平台,但是今天聊的东西却是机器学习产生价值过程中,最关键的步骤之一。

1、规定机器学习能做和不能做的事情

评估:一旦算法在训练数据上表现良好,它将再次使用没有见过的数据进行测量。此过程允许你防止过度拟合,但这种情况仅发生在学习算法运行良好同时又与你的训练数据相关的情况下。

首先我们看看机器学习擅长解决什么问题。我举一个例子,就是周志华老师的西瓜书讲的例子,它很经典,也很简单,还很深刻,这个问题是说我要判断一个西瓜是好的还是不好的。

借助反馈循环,系统通过监视预测结果的有效性而不断学习,并在需要时重新训练。监视和使用收到的反馈是机器学习的核心。就像人类执行新任务、从错误中学习、调整行动一样,机器学习没什么不同。

拆分:根据数据集的大小,可能只需要一部分。从所选样本中,应将数据分为两组:一组用于训练算法,另一组用于评估算法。

第三,样本的每一行代表什么意思,每一行应该代表西瓜的每次测量,然后才是选择哪些数据作为x,这些我们已经讲得很清楚。

7、提供情绪和新闻分析

优化:该模型针对目标应用程序内的集成进行了优化,以确保其效率。

第一,机器学习是不是万能良药?我们首先需要想清楚,机器学习作为特别牛的技术,它能解决什么样的问题。

机器学习项目的第二个误区是,认为它能一蹴而就。根据定义,机器学习是一个连续过程,所以项目在运行时必须考虑到这一点。

在现实业务中,解决了一个问题,有时也会带来新的问题。比如说新闻推荐的系统,现在点击的人多了,那么是不是由于推荐,新闻变得更加娱乐化了,是不是新闻的点击变得更集中化了,这可能并不是业务上非常希望的,需要继续想办法来优化。

5、评估信贷限额

当以上的问题都有清晰的回答后,这时候你就可以提出一个好的问题了。这时候你就成功 80% 了,而剩下的问题都相对简单了。

回到这个问题,一个西瓜是好的还是不好的,这是典型的机器学习二分类问题。首先我们要找到,判断这个西瓜好不好有哪些可以用到的数据。我们不能把买卖西瓜之后的数据放进去分析,比如买了西瓜之后,我打开就知道好不好了,那么这个就没有价值。

第一,这个业务的目标值是什么,它不一定是唯一的,但一定有主次。这个目标是否可以量化、收集反馈、客观观测的。什么叫客观观测,我说甜和你说甜,这个事情就可能不客观,那有没有一个客观的东西可以反馈。

大家好,我是第四范式的联合创始人田枫,很高兴在这里和大家分享机器学习的 MVP 模型!

现在的互联网技术,接受的一个概念是最小可用产品,MVP,就是开发团队、设计团队用最小的成本代价,最大程度去验证产品的可行性。这个产品的可行性,是指这个需求是否真实存在,一个产品满足需求的方式是不是对的。

第二,如果你要开发新的数据,首先要考虑的是成本。开发新的数据源是有风险的。机器学习最怕的是说不清楚这是算法的问题,还是数据问题,还是问题定义的问题,所以让 MVP 环节中能出问题的环节越少越好。

第三,如果有一个好的可以转化成机器学习的问题,我怎么去设计机器学习的开发节奏,估算它的投入产出比,如何分阶段去推动问题的建模和应用。

机器学习的最小可用产品

这个问题的业务场景是什么呢,一个西瓜,我怎么在不交易、不打开的情况下,就知道它是好的还是不好的。如果我知道,我就可以用同样的价钱买到更好的西瓜;而如果我是瓜商,有了一套标准之后,我就可以更好的管理我的货品。

那什么是可控呢?1-3人月的投入,更多就会风险太高。我们会期望获得什么提升?Case by case,不同的业务不一样,有些业务比如说广告,1%的收入就是好几百万,而有些问题可能要提升好几倍才有商业价值。

总结下来一个机器学习能解决的业务问题,有这么几个点:

一个推荐系统的目标是什么?它的终极目标一定是用户体验,但这个目标很虚幻,我们要把它量化,变成一系列可以测量的数据,比如说点击、观看时长、购买、好评等,这些就是y。

这就是我今天要介绍的,机器学习的MVP。

再举一个场景的例子 —— 简历匹配。简历匹配是什么意思?它其实想预测的是,我给企业推荐了一个简历,这个人有没有被企业聘用,这看起来是个简单的机器学习问题。但是回到业务场景思考,这个问题有没有这么简单?对于内容推荐来说,用户有没有点击这个内容,点击后看多久,都是用户单方面的选择。

第四,真实的应用环境是怎样的?假设我们需要一个在线实时的西瓜分类器,拿到西瓜那一刻马上判断它好不好,那是不是有些当时不能马上拿到的特征就不能用了?如果好瓜的判断标准在不断发生变化,或者瓜本身的特性在不断变化,模型还需要能够跟得上这个变化,基于新的数据和反馈做自我更新迭代,这就是我们搭建模型更新的方法。

总结一下我们刚刚所介绍的MVP第一步:做机器学习,首先不是着急去建机器学习的模型,而是认真思考这件事情的业务场景到底是怎么样的。

这看起来是一个很简单的场景,好像一旦我们具备了这样的数据,就可以尝试建立机器学习模型了。然而在现实中,当我们想用机器学习来解决实际问题时,也会这么简单么?真实世界中往往是有很多陷阱的。这些陷阱可能有什么呢?

选择正确的问题:从分类器开始

第三,我们讲到在建模的过程中,尽量使用成熟的工具。真正在数据处理,特征计算,和算法训练的这些过程中,大量的工作是可标准化,甚至可以用算法自动优化的,大量的坑其实也是可总结,或者说可以在产品引导中避免的。我们一直在研发的第四范式先知建模平台,就是在努力将建模过程中的know-how封装到产品中,让用户操作更简单,而且少踩坑,更有效的获得好模型。

-全文完-

退一步,还有一个办法,就是把展现的位置补充回来,作为一个特征。然后请求的时候虽然没有这个特征,但是这个特征吸收了位置对于展现和反馈的偏差。

但是简历有两个选择,第一个选择是企业通过面试、简历的选择,判断这个人是否适合企业。第二个选择是应聘者,他会不会去企业面试,而即便拿到了企业的offer,会不会被打动加入企业。

第一它是否能转化成分类/回归的问题。

要平衡机器学习开发人力和时间成本,怎样才能找到最优产出比?

第二目标是否是容易获取、客观无偏差的数据。

这就是我们MVP的第二步:在可控的人力、金钱投入下,构建一个有效的机器学习模型。

机器学习的投入

刚刚我们的目标已经讲得很清楚了,好的还是不好的,好的是 1,不好的是 0,甚至我还可以定义一个评分,0 到 1之间的一个数,但总体而言我可以设定一个机器学习的目标,我们称之为 Label。

比如说我们看到的推荐系统问题——点击率预估。

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