机器学习指南(二)
demi 在 周四, 02/24/2022 - 15:37 提交
作者主要讨论了几种重要的机器学习方法,重点介绍它们的优缺点。
机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。
作者主要讨论了几种重要的机器学习方法,重点介绍它们的优缺点。
一个不变的事实是,机器学习团队很难设定目标和期望。这是为什么呢?
机器学习领域本质上试图通过计算来近似或模仿人类识别模式的能力。
虽然研究人员表明了多种类型机器学习攻击的可能性比较大,但大多数仍在数年后才会出现
机器学习模型的生命周期可以分为以下步骤:
数据采集;
数据预处理;
特征工程;
特征选择;
建筑模型;
超参数调整;
模型部署。
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本文列出了当今最常用的 NLP 库,并对其进行简要说明。