正确的机器学习的建议有哪些？这些建议可以帮助你快速学习人工智能

1、正确的机器学习的建议有哪些——在项目开始前，开始阅读背景知识并准备相关工作

我们通常应该在正式开工日期之前分析这个项目。其中一个原因就是要了解背景和相关工作，然后再进行实施和实验，最后还要认真写一份好的报告。在我们做这个项目之前，我们必须有一套整体的情况。另一个原因是我们通常会提出研究项目，如果成功的话，可能会在机器学习论坛或杂志上发表。虽然我们都知道在项目的整个过程中会发生很多事情，但大多数时候我们会鼓励你至少提前开始阅读相关文献。理想情况下，当你开始全职工作时，你应该知道该做什么，它与现有方法的关系，以及如何做。

2、正确的机器学习的建议有哪些——正确使用软件版本和备份

您真的应该对项目代码和项目报告使用严格的版本控制，并及时备份它们。没有什么比在截止日期前失去所有的努力工作更糟糕的了。如果你没有，打开你的GitHub帐户，作为一名学生，你可以得到一个免费的私人存储库。

3、正确的机器学习的建议有哪些——随机重复评价

在学术界，你不能在一个项目中训练多个GPU。然而，另一件令人尴尬的事情是，特别是在深层强化学习中，我们不能简单地从一个或几个实验中得出早期结论。理想情况下，您需要多次重复实验，如上所述，您可以了解不同启动条件和超级参数的稳健性。

4、正确的机器学习的建议有哪些——在项目实施过程中尽早开始编写文件

如果你正在攻读硕士学位，你的工作将以你的书面报告为基础，而不是以你出色的工作为基础。在这个时候，你需要足够的时间写清楚你所做的事情。我个人的建议是尽早开始写作，不要低估传播研究的价值。明确你的目标、假设和贡献，让读者跟随你的思考过程，仔细阅读你的文章。您需要在文档中解释您的设计选择，并清楚地讨论您的发现。理想情况下，您应该在整个项目中始终如一地编写报告。这样，你就迫使自己思考下一步，而且在截止日期到来时，你不太可能忘记任何重要的信息。

5、正确的机器学习的建议有哪些——必要时寻求帮助

你的上司很忙，但他们的存在是为了帮助你。如有问题，请及时与上级联系。不要等到下次预定的会议。主动沟通，提前准备好要讨论的结果。充分利用你的上司!最后，不要惊慌!他们都经历过这一切。有些问题在这里可能无法解决，但在你的上司那里很容易解决。

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