机器学习开发的注意事项有哪些？想学好人工智能就一定要来关注

1、机器学习开发的注意事项有哪些——数据并非一切

基本上，机器学习算法不是魔术。它需要从训练数据开始逐步扩展到未知数据。

例如，如果你已经知道数据的分布，那么通过图模型来表达这些先验知识是非常有效的。除了数据之外，您还需要仔细考虑哪些先验知识可以应用到这个领域，这将有助于开发更有效的分类器。数据和行业经验的结合往往可以事半功倍。

2、机器学习开发的注意事项有哪些——模特培训时间差异较大

在具体应用中，由于某些参数的微小变化，模型的训练时间可能会有很大的变化。例如，在神经网络的深度训练中会有各种参数的调整。

人们往往凭直觉认为，在调整参数时，训练时间基本稳定。例如，如果用一个系统计算地球平面上任意两点之间的距离，当任意两点的坐标给定时，计算时间几乎相同。但在其他系统中，情况并非如此。有时细微的调整会导致显著的时间差异，有时甚至会大到几小时而不是几秒钟。

3、机器学习开发的注意事项有哪些——目标是泛化

在机器学习实践中，最常见的一个误解是，深入细节，忘记了最初的目标——通过调查找到一种处理问题的普遍方法。

测试阶段是验证方法是否具有泛化能力的关键(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但要找到合适的验证数据集并不容易。如果我们在一组只有数百个样本的样本上训练一个具有数百个世界范围特征的模型，那么试图获得极好的精度是荒谬的。

4、机器学习开发的注意事项有哪些——人类的直觉可能不准确

当特征空间扩大时，输入信息之间形成的组合关系将迅速增加，这使得人们很难对一些数据如媒体数据集进行采样和观测。而且，随着特征数量的增加，人们对数据的直觉会迅速下降。

例如，在高维空间中，多元高斯分布不是沿均值分布，而是像扇贝形的沿均值分布，这与人们的主观感受是完全不同的。在低维空间建立分类器并不困难，但随着维数的增加，人们很难直观地理解它。

5、机器学习开发的注意事项有哪些——考虑加入更多新功能

您可能听说过“垃圾输入，垃圾输出”这句谚语，它在构建机器学习应用程序时特别重要。为了避免挖掘失控的影响，关键是要充分把握问题所在的领域，通过调查数据生成各种特征，这将大大有助于提高分类的准确性和泛化能力。仅仅通过将数据放入分类器中，我们就不可能得到理想的结果。(陈云文大观资料)

6、机器学习开发的注意事项有哪些——学习不同的模式

模型的装配技术正变得越来越流行，因为组合方法，只需付出少量的偏差代价，就可以大大降低算法的不确定性。在著名的Netflix算法竞赛中，冠军团队和优秀团队均采用组合模型法，将100多个模型(将高层模型叠加在模型上形成组合)进行组合，以提高比赛效果。当人工智能在实际应用中得到应用时，从业人员普遍认为，未来的算法通过模型组合会获得更好的精度，但这也会提高非专业人员理解系统机制的门槛。

7、机器学习开发的注意事项有哪些——相关性不等同于因果关系

这一点值得重复。我们可以用一句开玩笑的话来解释：“全球变暖、地震、龙卷风和其他自然灾害都与18世纪以来全球海盗活动的减少直接相关。”。这两个变量的变化是相关的，但不能说是有因果关系的，因为经常有第三类(甚至第四、五类)的未观测变量在起作用。关联在一定程度上应被视为潜在因果关系的体现，但还需要进一步研究。

在人工智能和大数据应用系统的开发中，抓住上述7个注意点，可以有效避免实战中出现的各种“坑”，有助于技术走出实验室到地面应用时发挥更加强大的作用。

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