帶你學(xué)習(xí)了解人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)三個(gè)點(diǎn)

來源：m.elsolbar.com 發(fā)布人：星星

2022-01-06 10:15:24|已瀏覽：998次

人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)

隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技的發(fā)展，人工智能也逐漸成為未來科技發(fā)展的重要方向，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代的今天，對(duì)于數(shù)據(jù)采集、挖掘、應(yīng)用的技術(shù)越來越受到矚目。那么在人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點(diǎn)呢?今天就帶大家先了解一下其中的三大要點(diǎn)。

要點(diǎn)一：數(shù)據(jù)并不是萬能的
根本上看，機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不是魔法，它需要從訓(xùn)練數(shù)據(jù)開始，逐步延伸到未知數(shù)據(jù)中去。例如假設(shè)你已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律有所了解，那么通過圖模型來表達(dá)這些先驗(yàn)的知識(shí)會(huì)非常有效。除了數(shù)據(jù)以外，你還需要仔細(xì)的考慮，該領(lǐng)域有哪些知識(shí)可以應(yīng)用，這對(duì)開發(fā)一個(gè)更有效的分類器會(huì)很有幫助。數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合往往能事半功倍。
要點(diǎn)二：泛化能力是目標(biāo)
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中最普遍存在的一個(gè)誤區(qū)是陷入處理細(xì)節(jié)中而忘了最初的目標(biāo)——通過調(diào)查來獲得處理問題的方法。
測試階段是驗(yàn)證某個(gè)方法是否具備泛化能力(generalization ability)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)(通過交叉驗(yàn)證、外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法)，但是尋找合適的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集不容易。如果在一個(gè)只有幾百個(gè)樣本的集合上去訓(xùn)練有數(shù)百萬維特征的模型，試圖想獲得優(yōu)秀的精度是很荒唐的。
要點(diǎn)三：相關(guān)關(guān)系不等同于因果關(guān)系

這一點(diǎn)值得反復(fù)強(qiáng)調(diào)，我們可以通過一句調(diào)侃的話來解釋：“地球變暖、地震、龍卷風(fēng)，以及其他自然災(zāi)害，都和18世紀(jì)以來全球海盜數(shù)量的減少有直接關(guān)系”。這兩個(gè)變量的變化有相關(guān)性，但是并不能說存在因果關(guān)系，因?yàn)橥嬖诘谌?甚至第4、5類)未被觀察到的變量在起作用。相關(guān)關(guān)系應(yīng)該看作是潛在的因果關(guān)系的一定程度的體現(xiàn)，但需要進(jìn)一步研究。

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