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帶你學習了解人工智能與大數據開發三個點

來源:www.hebeijilong.cn 發布人:星星

2022-01-06 10:15:24|已瀏覽:1000次

人工智能與大數據開發

      隨著互聯網和科技的發展,人工智能也逐漸成為未來科技發展的重要方向,而在大數據時代的今天,對于數據采集、挖掘、應用的技術越來越受到矚目。那么在人工智能和大數據的開發過程中,有哪些特別需要注意的要點呢?今天就帶大家先了解一下其中的三大要點。

要點一:數據并不是萬能的
      根本上看,機器學習算法并不是魔法,它需要從訓練數據開始,逐步延伸到未知數據中去。例如假設你已經對數據的分布規律有所了解,那么通過圖模型來表達這些先驗的知識會非常有效。除了數據以外,你還需要仔細的考慮,該領域有哪些知識可以應用,這對開發一個更有效的分類器會很有幫助。數據和行業經驗結合往往能事半功倍。
要點二:泛化能力是目標
       機器學習實踐中最普遍存在的一個誤區是陷入處理細節中而忘了最初的目標——通過調查來獲得處理問題的方法。
       測試階段是驗證某個方法是否具備泛化能力(generalization ability)的關鍵環節(通過交叉驗證、外部數據驗證等方法),但是尋找合適的驗證數據集不容易。如果在一個只有幾百個樣本的集合上去訓練有數百萬維特征的模型,試圖想獲得優秀的精度是很荒唐的。
要點三:相關關系不等同于因果關系

       這一點值得反復強調,我們可以通過一句調侃的話來解釋:“地球變暖、地震、龍卷風,以及其他自然災害,都和18世紀以來全球海盜數量的減少有直接關系”。這兩個變量的變化有相關性,但是并不能說存在因果關系,因為往往存在第三類(甚至第4、5類)未被觀察到的變量在起作用。相關關系應該看作是潛在的因果關系的一定程度的體現,但需要進一步研究。

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