此外，你会找到一个基于三个问题的指导方针，以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。 找一份相关的研究论文，开始使用相同的优化器。 参考表1并将数据集的属性与不同优化器的优缺点进行比较。...原因是由于可用数据量的稳步增长，机器学习模型的分布式训练已经流行起来。其结果是批大小开始增长。然而，这导致了训练中的不稳定。Yang等人认为，这些不稳定性源于某些层的梯度范数和权重范数之间的不平衡。...与你的数据集和任务类似的state-of-the-art的结果是什么?使用过了哪些优化器，为什么？ 如果你正在使用新的机器学习方法，可能会有一篇或多篇涵盖类似问题或处理类似数据的可靠论文。...总结 尝试所有可能的优化器来为自己的项目找到最好的那一个并不总是可能的。在这篇博客文章中，我概述了最流行的优化器的更新规则、优缺点和需求。...此外，我列出了三个问题来指导你做出明智的决定，即机器学习项目应该使用哪个优化器。 作为一个经验法则：如果你有资源找到一个好的学习率策略，带动量的SGD是一个可靠的选择。
参考表1并将数据集的属性与不同优化器的优缺点进行比较。 根据可用的资源调整你的选择。 介绍 为你的机器学习项目选择一个好的优化器是非常困难的。...在第二部分中，我将为你提供一个三步计划来为你的项目选择最好的优化器。 一些最常用的优化器 在深度学习中，几乎所有流行的优化器都基于梯度下降。...LARS的更新规则 LARS是使用动量的SGD的一种扩展，具有适应每层学习率的能力。它最近引起了研究界的注意。原因是由于可用数据量的稳步增长，机器学习模型的分布式训练已经流行起来。...总结 尝试所有可能的优化器来为自己的项目找到最好的那一个并不总是可能的。在这篇博客文章中，我概述了最流行的优化器的更新规则、优缺点和需求。...此外，我列出了三个问题来指导你做出明智的决定，即机器学习项目应该使用哪个优化器。 作为一个经验法则：如果你有资源找到一个好的学习率策略，带动量的SGD是一个可靠的选择。
【导读】在当今深度学习如此火热的背景下，其他基础的机器学习算法显得黯然失色，但是我们不得不承认深度学习并不能完全取代其他机器学习算法，诸如随机森林之类的算法凭借其灵活、易于使用、具有良好的可解释性等优势在工业界以获得良好的应用...安德鲁斯的朋友通过使用安德鲁的答案创建了规则来指导应该推荐什么的决定。 之后，安德鲁开始要求越来越多的朋友给他建议，他们再次问他不同的问题，他们可以从中得到一些建议。...下面你可以看到一个表格和一个可视化图表，显示了13个特征的重要性，我在我的监督分类项目中使用了kaggle上著名的Titanic数据集。...然后你可以预测广告是否会被点击。当决策树生成节点和规则时，它通常使用信息增益和基尼指数计算。相比之下，随机森林是随机的。 另一个区别是“深度”决策树可能会因过拟合而受到影响。...最后，还有一个“oob_score”（也称为oob采样），它是一种随机森林交叉验证方法。在这个抽样中，大约三分之一的数据不用于训练模型，可用于评估其性能。这些样品被称为袋外样品。
比如：一个宠物的重量大于15磅，我们会确定这是只狗，至少对于这个简单的数据集来说是这样，但是如果重量小于15磅我们的的子集将会再次分支，其中包含由两只猫所构成的分支和一条狗所构成的分支，直到每个分支中只剩下一类元素...通过运行下面的代码，我们只用几行代码来建立一个数据框（通过圆角矩形框表示）的草稿去拟合模型。...注意： 在训练一个模型之前，对于训练、测试分支来说，这是一个很好的练习，去防止过拟合，并且可以双重检验我们的模型在不可见的数据上的表现。...根节点后为真的情况下生成了子集，并且进一步依靠重量变量8.5磅为判断依据进行分支。最后一个分支生成了无基尼系数的两个纯子集。 所以，什么情况下我们应该或者不应该用决策树？...使用K means算法进行客户分类 Google 启动新搜索引擎，帮助科学家找到需要的数据集 等你来译： 没学历又怎样，我还是能当上一名数据科学家 建立一个基于深度学习的混合型的内容协同电影推荐系统
吴恩达：以数据为中心的解决方案来解决 AI 大问题 在过去十年左右的时间里，深度学习的巨大进步是由越来越大的模型处理越来越多的数据推动的。有人认为这是一个不可持续的轨迹。你怎么看？...一位非常资深的研究者曾告诉我，创办 Google Brain 会对我的职业生涯不利。我不应该只关注扩大规模，而应该专注于架构创新。 在数据行业中，我认为重点必须从大数据转向优质数据。...拥有 50 个精心设计的示例足以向神经网络解释用户希望它学习什么。 仅使用 50 张图像来训练模型，你所讲的是在非常大的数据集上训练模型并对其进行微调？还是训练一个全新的模型？...想象一下，训练一个机器学习系统，发现它的性能对于大多数数据集都还可以，但它的性能只对数据的一个子集有偏见。如果你尝试更改整个神经网络架构以仅提高该子集的性能，那将非常困难。...知道这一点让我能够在后台收集更多有汽车噪音的数据，而不是试图为所有事情收集更多数据，后者将是昂贵且缓慢的。 使用合成数据怎么样，这通常是一个好的解决方案吗？
当时有位行业资深人士，“悄悄”告诉我：启动Google Brain 项目不利于我的职业生涯，我不应该只关注大规模，而应该专注于架构创新。...想象一下，一个经过训练的机器学习系统在大部分数据集上的表现还不错，却只在数据的一个子集上产生了偏差。这时候，如果要为了提高该子集的性能，而改变整个神经网络架构，这是相当困难的。...但是，如果能仅对数据的一个子集进行设计，那么就可以更有针对性的解决这个问题。 IEEE：您说的数据工程具体来讲是什么意思？...了解了这一点，我就可以在汽车噪音的背景下收集更多的数据。而不是所有的工作都要收集更多的数据，那样处理起来会非常昂贵且费时。 IEEE：那使用合成数据会是一个好的解决方案吗？...通过对机器学习的开发迭代，我们为客户提供了如何在平台上训练模型，以及如何改进数据标记问题来提高模型的性能等很多建议。
当模型在验证集上的误差停止下降或开始增加时，可以认为模型已经达到最优。 使用交叉验证：交叉验证是一种评估模型性能的统计方法，将数据集划分为多个子集，在每个子集上轮流作为验证集，其他子集作为训练集。...包裹式特征选择：通过给定特征集合的子集来训练模型，并评估每个子集的性能，选择性能最好的特征子集。 7....使用异常检测算法：使用机器学习或统计模型来识别和处理异常值，例如聚类方法、离群点检测算法等。 需要注意的是，处理异常值时应该谨慎，并根据具体情况进行决策。...各有什么优缺点？ 特征选择是指从原始特征集合中选择出最有用的特征子集，以提高机器学习模型的性能和泛化能力。以下是常用的特征选择方法和它们的计算方式以及各自的优缺点： 1....通常，深度学习模型如Word2Vec、GloVe和FastText在语义处理方面表现较好，而词袋模型和TF-IDF在简单的文本分类任务上更常用。 1-21 N-gram算法是什么？有什么优缺点？
深度学习是机器学习的一个重要分支，其核心在于利用神经网络的层级结构和参数优化来解决复杂的问题。...适用场景：适用于需要灵活调整学习率和步长的复杂任务。 这些算法各有优缺点，选择合适的训练算法需要根据具体任务的需求、数据集的规模以及计算资源的可用性等因素综合考虑。...深度学习中如何有效地选择和调整参数以提高模型性能？ 在深度学习中，有效地选择和调整参数以提高模型性能是一个复杂且关键的过程。...在深度学习中，数据预处理对于模型训练的影响有多大？ 在深度学习中，数据预处理对于模型训练的影响非常显著。...使用交叉验证： 交叉验证是一种常用的模型评估方法，通过将数据集分成多个子集，轮流训练和测试模型，以减少过拟合并提高模型的泛化能力。
在深入讨论之前，让我们快速回顾一下几个关键术语，以及我将如何在这篇文章中使用它们: 预训练算法: 虽然术语“预训练算法”在深度学习中的定义相当宽泛，但在本文中，我将用它来描述最近流行的作品，如 MoCo...所以总的来说，像 SwAV 这样的预训练算法使用预训练数据集来训练编码器，这是一个通用的工具，用于从图像中提取抽象表示。...苹果、桔子和香蕉 虽然各种提出的训练算法都试图创建一个良好的，通用的图像编码器，他们很少共享兼容的点，我的意思是应用算法到完全相同的模型结构，完全相同的预训练数据，且使用完全相同的终端。...图片来自论文 那么，我应该使用什么编码器？ 在考虑了以上所有结果之后，很明显，当前标准的计算机视觉编码器（ ImageNet 上有监督训练的 ResNet50）往往不是最好的通用编码器。...如果你的领域中有大量数据，可以考虑自己使用它来训练自监督编码器，因为这可能会给你带来更大的性能提升。 如果您正在开发一个新的自监督模型，请确保在广泛的不同任务上对其进行评估。
在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，于是可能将训练样本学得太好，以至于把训练集自身的一些特点当作所有数据共有的一般特点而导致测试集预测效果不好...2.降维后，只与数据有关，主成分各个维度的含义模糊，不易于解释 3.方差小的非主成分也可能含有对样本差异的重要信息，因降维丢弃可能对后续数据处理有影响 4.线性模型，对于复杂数据集难以处理（可用核映射方式改进...最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。...3.包装方法，算法作为黑盒，在确定模型和评价准则之后，对特征空间的不同子集做交叉验证，进而搜索最佳特征子集。深度学习具有自动化包装学习的特性。...总之，特征子集选择是搜索所有可能的特性子集的过程，可以使用不同的搜索策略，但是搜索策略的效率要求比较高，并且应当找到最优或近似最优的特征子集。一般流程如下图： ?
在使用深度学习的时候，我们不能仅仅把它看成一个黑盒子，因为网络设计、训练过程、数据处理等很多步骤都需要精心的设计。...在这里，我将与大家分享7个实用技巧，让你的深度神经网络发挥最大作用。 ? ▌1-数据，数据，数据 ---- ---- 这不是什么大秘密，深度学习机需要大量的“燃料”， 那“燃料”就是数据。...图显示数据量的增加会得到更好的性能 ▌2-你应该选择哪一个优化器 ---- ---- 多年来，已经开发了许多梯度下降优化算法，他们各有其优缺点。...因此，如果你需要一个优化器来快速得到结果，或者测试一个新的技术。 我发现Adam 很实用，因为它对学习率并不是很敏感。...一个简单而实际的例子如下：训练您的深度网络以预测视频流中是否有人持有致命武器。 但是在你的训练数据中，你只有50个拿着武器的人的视频和1000个没有武器的人的视频！
生活中的决策树 你以前可能用过决策树来决定你的生活。 例如，决定本周末你应该做什么活动。 这可能取决于你是否愿意和朋友一起出去或独自度过周末; 在这两种情况下，你的决定还取决于天气。...通过使用从步骤3创建的数据子集递归地生成新的树节点。我们保持分割直到达到一个点，在该点我们通过一些方法，优化了最大精度，同时最小化了分裂/节点的数量。 第1步很简单，只需要收集你的数据集！...Scikit Learn还允许我们使用graphviz库可视化我们的树。 它提供了一些选项，有助于可视化决策节点和分割模型来简化学习，这对理解它的工作方式非常有用！...使用树进行推理的成本只有用于训练树的数据点的数量的对数。 这是一个巨大的优势，因为它意味着拥有更多数据不一定会对我们的推理速度产生巨大影响。 缺点： 由于训练的性质，过拟合在决策树中很常见。...准备学习？ 在Twitter上关注我，我发布所有关于最新和最好的AI，技术和科学的内容！ 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？
或者，数据科学家和ML工程师在训练模型时，可能会选择具有某种固有偏差的可用数据子集，从而导致模型结果的扭曲。可能是模型训练不够，或者存在过拟合或不拟合导致结果不佳的问题。...模型训练的特征或维度是什么?我能看到或获得培训数据吗?我是否可以了解数据是如何清理的以及使用了哪些特性?如果这些问题的答案是否定的，那么您的可见性就非常有限，并且您相信模型具有良好的意图。...仅仅因为您可以访问用于训练模型的千兆字节或千兆字节的数据，并不意味着您知道该数据的哪些方面实际上用于训练模型。如果ML工程师只选择使用数据的一个子集，或者数据集的特定维、列或特性，那该怎么办?...如果数据科学家使用数据增强方法用训练数据集中没有的额外数据来增强训练数据会怎样?仅仅获得训练数据并不能回答所有关于透明度的问题。...模型开发人员对它的用例有什么想法吗?您是否按照模型构建者预期的方式使用模型?是否对该模型可能对不同用户产生的潜在影响进行了分析?培训数据的来源是什么?不同类型的输入数据的各种性能指标是什么?
特征选择能够改善你的机器学习模型。在这个系列中，我简单介绍你需要了解的特征选择的全部内容。本文为第一部分，我将讨论为什么特征选择很重要，以及为什么它实际上是一个非常难以解决的问题。...假设我们有一个包含10个属性（特征，变量，列）和一个标签（目标，类）的数据集。标签栏是我们想要预测的。我们已经对这些数据进行了训练，并确定了模型的精度为62％。...我们能否在一个训练好的模型上准确的确定10个属性的子集呢？ 我们可以将10个属性的子集描述为位向量，即10个二进制数字的向量。其中0表示不使用特定属性，1表示用于该子集的属性。...如果我们要表示使用所有的10个属性，就使用向量（1 1 1 1 1 1 1 1 1 1）。特征选择是产生最优的精度一个位向量的搜索。尝试所有可能的组合是可用的方法之一。我们现在只使用一个属性。...在机器学习中有两种广泛使用的特征选择启发式搜索方法。我们称之为前向选择和后向消除。 前向选择 前向选择背后的启发非常简单。我们首先尝试所有只使用一个属性的子集，并保留最优解。
你可以在网上找到很多教程来教你如何在一个精心挑选过的数据集上训练一个现成的模型，并使之达到不错的准确性。事实上，具备更多的相关技能是成为一个高效机器学习工程师的关键。...而对于**如何建立一个功能模型**，以及**如何跟团队里的其他人员进行有效地交流**，这些都需要深入地理解。下面我给出了一些参考资料： 谷歌的深度学习课程对深度学习做了一般性地介绍。...*、数据**规范化**、交叉验证分割） 数据后处理（使模型的输出可用、清理工作、处理**特殊情况**和**异常值**） 熟悉数据处理工作最好的方法是获取一个数据集并试着使用它。...是否存在缺失值或异常值？ 构建一个将原始数据转换为可用数据的转换流程。如何填补缺失值？如何正确处理异常值？如何规范化数据？能创造出更多的表现特征吗？ 检查转换过的数据集。...刚开始的时候，要用最简单的方式来解决问题（请参阅谷歌的机器学习规则的前几点）。 如果你决定训练一个更复杂的模型以改进基线版本，那么可以用**数据集的一个很小的子集**来进行训练并达到过拟合。
大约3年前，谷歌宣布他们设计了Tensor Processing Unit（TPU）来加速数据中心的深度学习推理速度，这引发了成熟的科技公司和初创公司为数据中心和边缘推出专用AI芯片的热潮。...基准测试中使用了许多应用，其中最常见的两个是分类和对象检测。就计算而言，分类是最简单的任务，因为它只需要预测一个图像是什么，例如，一个苹果或一个橘子。...传统上，深度学习模型在FP32中进行训练，一般来说，它们可以很容易地转换为FP16，而不会有太多精度损失。但是，对于INT8来说情况并非如此，其中训练后转换通常会给您带来灾难性的准确度。...应用 现在我们已经了解了这些平台的优缺点，我们应该选择哪些平台运行哪些应用？所有这些平台都能够运行计算机视觉AI，但我认为每个平台都有最适合的应用场景。我还会提到一些独特的硬件特性。...计算机视觉是第一个通过深度学习而彻底改变的领域，我们看到所有上述平台都非常努力优化用于计算机视觉的前馈卷积神经网络。
一种集成算法是装袋(bagging)，其中每个成员用输入数据的不同子集训练，因此仅学习了整个输入特征空间的子集。 dropout，可以看作是装袋的极端版本。...从概念上讲，整个过程类似于使用许多不同网络（每个步骤一个）的集合，每个网络用单个样本训练（即极端装袋）。 在测试时，使用整个网络（所有单位）但按比例缩小。在数学上，这近似于整体平均。...深度学习能不能用L1 L2 可以，L2还是用得比L1多，因为一般的深度学习模型不太关注稀疏性。...经验风险越小说明模型f(X)对训练集的拟合程度越好； 期望风险是因为未知的样本数据（）的数量是不容易确定的，没有办法用所有样本损失函数的平均值的最小化这个方法，所以使用期望风险来衡量这个模型对所有的样本...只考虑经验风险的话，会出现过拟合的现象，过拟合的极端情况便是模型f(x)对训练集中所有的样本点都有最好的预测能力，但是对于非训练集中的样本数据，模型的预测能力非常不好。怎么办呢？
作者 | Gianluca Gindro 编译 | 王念 “如果我能获得更多的训练数据，我的模型精度就会大大提高”，“我们应该通过API获得更多的数据”，“源数据质量太差，我们无法使用”。...这是很多工程师在模型表现不力时给出的一些解释或者理由。 数据作为机器学习或分析项目的基础，虽然现在拥有的可用数据比之前要多，但是数据不足或者数据类型不匹配等问题并不少见。...2、机器学习中的预测精度 如果你正在运行的是一个预测模型，预测精度会随着数据量的增加而提高，但是这个精度会达到某个“饱和”点，如何去发现是否已经达到这样的一个点呢？...） 3、赋能深度学习 虽然传统的机器学习模型可以在较小的数据量下运行，但是模型越复杂，它需要的数据量就越多，到最后，如果没有大量的数据作为支撑，深度学习模型就无法运行。...不过如果你的数据具备许多异构性，并且你还能够从不同的粒度层级上对其进行分析，增加数据量便是正确的做法。例如你有一个庞大的销售队伍，销售的产品范围非常宽泛，每一个销售人员可能只销售产品中的一个子集。
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