为什么您应该识别您的业务关键数据 当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。...允许您的团队将更多精力集中在高度关键的资产上，忽略一些不太重要的事情。 查看事件的重要受影响数据模型和仪表板的示例。来源：synq.io 在本文中，我们将了解如何识别关键业务数据模型和仪表板。...识别您的关键业务数据模型 由于许多 dbt 项目超过数百或数千个数据模型，因此了解哪些模型对业务至关重要非常重要，这样您就知道何时应该优先考虑运行或测试失败，或者构建额外的稳健测试。...关键路径上的数据模型 数据模型本身很少是关键的，但最常见的是因为其下游依赖性的重要性，例如用于向网站上的用户提供建议的重要仪表板或机器学习模型。 业务关键型仪表板上游的所有数据模型都位于关键路径上。...例如，分层的定义可以是： 第 1 层：机器学习系统使用数据模型来确定允许哪些用户注册您的产品 第 2 层：CMO 用于每周营销审核的仪表板 第 3 层：产品经理使用仪表板来跟踪每月的产品参与度 如果您没有持续更新和标记您的资产
构建数据集 到目前为止，我们的数据质量可能在以下方面有一些改进： 清理数据 目前提取的数据可能有一些记录丢失了基本的数据信号。它们可以被安全地丢弃。...然后可以安全地删除所有不存在此类信息的记录。 此外，很少有记录显示产品目录尺寸中没有报告的采购尺寸（可能是报告错误）。我们也抛弃了这些记录。 匿名化 为了保护隐私，匿名用户和项目细节总是一个好主意。...在此过程中，请记住本文的以下主要观点： 无论您是否考虑到特定的问题，请尝试识别数据集的EssentialData信号。这将指导数据集搜索过程。 结合来自多个数据源的数据，以提高数据集的有用性和质量。...一旦确定了数据提取源，就可以了解站点的结构并计划如何系统地提取数据。 根据提取过程中遇到的意外情况即兴编写脚本的过程。...首先，在站点的有限部分试用您的脚本，如果您没有足够的本地存储空间，则通过在适当位置进行错误处理来避免失败。 如果您没有足够的本地存储空间，则首选动态分析数据。此外，请注意您发送到源站点的请求频率。
本文介绍 数据是任何机器学习问题的核心。如果没有相关数据的访问，机器学习目前所取得的所有进步都是不可能的。话虽如此，如今大多数机器学习爱好者都专注于获取方法论知识(这是一个好的开始，但不能超越)。...因此，让我们开始看看如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集。 本文的重点是解释如何通过实际示例和代码片段构建高质量的数据集。...因此，需要寻找一个提供足够数据来构建足够大的数据集的源。 如何改进数据集?你能将来自其他来源的数据组合起来使其更有趣吗?这是一个开放式指针。选中上述所有框后，请查看如何进一步改进数据集。...考虑一下，你是否可以通过不同的源组合关于某些属性的更多信息，从而帮助人们为他们的模型构建信息特性。 未知的问题 新闻类别数据集是解释这类情况的一个很好的候选数据集，因为它没有收集特定的问题。...例如，建立在新闻类别数据集上的分类器可以帮助识别任何散文的写作风格(无论是政治的、幽默的，等等)，帮助标记未跟踪的新闻文章，为不同类型的新闻提供写作风格如何不同的见解，等等。
一、大数据集下的梯度下降 1.2 大数据集的使用 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。...但是大数据集意味着计算量的加大，以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，当数据集达到上百万甚至上亿的规模时，就很难一次性使用全部的数据集进行训练了，因为内存中放不下那么多的数据...不过，在使用大数据集训练模型之前，首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用1000 个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制学习曲线来帮助判断，如果训练误差和验证误差如下图左所示的趋势...但是通常我们不需要这样做便能有非常好的效果了，所以对 α 进行调整所耗费的计算通常不值得。 二、高级技巧 2.1 在线学习 现在来讨论一种新的大规模的机器学习机制，叫做在线学习机制。...只要某个机器学习的算法满足起主要的运算量来自于某种求和，那么你就可以将这个求和拆分并行化处理。
创建出色的机器学习系统是一门艺术。 构建出色的机器学习系统时，需要考虑很多因素。但是经常发生的情况是，我们作为数据科学家其实只担心项目的某些部分。 那么，你们是否曾经考虑过拥有模型后将如何部署模型？...2.持续集成是前进的道路 您现在已经创建了您的模型。它的性能优于本地测试数据集上的基线/当前模型。我们应该前进吗？ 我们有两个选择： 为了进一步改进我们的模型，我们进入了一个无止境的循环。...它在本地测试数据集上的性能更好，但总体上是否真的能很好地工作？ 要测试您的模型优于现有模型的假设的有效性，可以设置A / B测试。...由于涉及工程成本，Netflix团队最终从未使用过成功的解决方案。 那么如何在机器上使模型准确又容易呢？ ? 这里有师生模型或知识提炼的概念。...如果你想了解更多关于如何构建一个机器学习项目和最佳实践，我想在Coursera可以找到你想要的。
当人们谈论人工智能、机器学习、自动化、大数据、认知计算或深度学习时，他们谈论的是机器学习基于数据和推理来实现目标的能力。这是非常重要的，已经在几乎每个行业开始改变我们的商业。...总之，AI可能是一种方法，但机器学习已经提供了巨大的潜力。 那么管理者如何将其纳入日常决策和长期规划？ 一个公司怎样才能成为ML-ready ？...01 编写您的业务流程 寻找需要经常做决定的流程，比如批准或拒绝贷款申请。 确保您收集尽可能多的数据关于如何做出决定以及决定本身。...02 关注简单问题 当问题被明确定义和易于理解的情况下，并且获得的数据可以为决定所需要的信息做示范的时候，自动化和机器学习是可以工作很好的。 机器学习的一个好问题是识别欺诈交易。...这类问题太模糊，太具挑战性，并不适合作为我们机器学习的出发点。 03 如果标准的业务逻辑就足够了，请不要使用机器学习 当规则集不清楚时，或者遵循复杂的非线性模式时，机器学习是有用的。
2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章 机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目 第二篇 上一篇机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题...第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....获取数据 2.1 常用数据集 在我们学习机器学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集，而不是人工数据集，采用这种人工数据集在实际应用中会让系统表现很糟糕，因为人工数据集一般都和真实场景下的数据有较大的差异...UCI机器学习资源库：来自加州大学信息与计算机科学学院的大型资源库，包含100多个数据集。用户可以找到单变量和多变量时间序列数据集，分类、回归或推荐系统的数据集。...--机器学习与计算机视觉，或者扫描下方的二维码，大家一起交流，学习和进步！
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。...每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。...——百度百科 下面是个人的理解 ---- ? 数据集名称GLIOMA GIOMA包含两个矩阵，一个是实例矩阵（ins），另一个是标签矩阵（lab） ?...有50个标签，标签就是类别（比如1代表幼儿，2代表青年，以此类推），可以看到这是一个具有4个类别的数据集。 ---- 另外不要把实例与个体混淆，实例单指数据集中（原空间），实例的个数一般是不变的。...---- 数据集的下载（从UCI下载）： http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 当然下载的数据集可能标签和特征是放在一起的可以自己分开
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估？...以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...现在，我们如何绘制ROC？ 为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...只要您模型的AUC分数大于0.5。您的模型很有意义，因为即使是随机模型也可以得分0.5 AUC。 非常重要： 即使是从不平衡的数据集生成的哑模型，您也可以获得很高的AUC。...是的，您的直觉是正确的。假设有一个非常简单的均值模型，无论输入数据如何，均能每次预测目标值的平均值。 现在我们将R²表示为： ?
放在机器学习工具包的场景下，如果发现数据有缺失，或者格式不对（比如不是数字型变量），应该报错而不是替用户处理。这也是为什么sklearn会报错，而不是替你处理。...恰好最近在开发一个机器学习开源工具包，相关的问题也想了很多。是否替使用者做了本该他自己做的事情，这需要在易用性和准确性中间找平衡。...我开发的机器学习开源工具包地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29868365 2. 决策树模型怎么处理异常值？...主流的机器学习模型千千万，很难一概而论。但有一些经验法则(rule of thumb)供参考： 树模型对于缺失值的敏感度较低，大部分时候可以在数据有缺失时使用。...不少答案中我都提到过“支持大家调包”，也就是调用现成的机器学习工具包。但“调包”最大的风险就是不知道自己用的到底是什么，常常一知半解。
数据是机器学习算法的动力，scikit-learn或sklearn提供了高质量的数据集，被研究人员、从业人员和爱好者广泛使用。...Scikit-learn（sklearn）是一个建立在SciPy之上的机器学习的Python模块。它的独特之处在于其拥有大量的算法、十分易用以及能够与其他Python库进行整合。...什么是 “Sklearn数据集”？ Sklearn数据集作为scikit-learn（sklearn）库的一部分，所以它们是预先安装在库中的。...这些数据集通常都是经过预处理的，可以随时使用，这对于需要试验不同机器学习模型和算法的数据从业者来说，可以节省大量时间和精力。 预装的Sklearn数据集 1....创建该数据集是为了帮助研究人员和机器学习从业者将肿瘤分类为恶性（癌症）或良性（非癌症）。
二极管：密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE（密集的室内和室外深度）是一个数据集，其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确，密集，宽范围的深度测量值...我们建立了一个原始的机器学习数据集，并使用StyleGAN（NVIDIA的一项奇妙资源）构造了一组逼真的100,000张面孔。...我们的数据集是通过在过去2年中在我们的工作室中拍摄29,000多张69种不同模型的照片而构建的。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...此外，我们提供了1000种Deepfakes模型来生成和扩充新数据。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...，ShareAlike-如果进行更改，您必须分发您的捐款。
来源 | lionbridge.ai 编辑 | 代码医生团队 TensorFlow由Google Brain的研究人员创建，是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。...它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。...为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。 TensorFlow图像数据集 1....UCF101 –来自中央佛罗里达大学的UCF101是用于训练动作识别模型的视频数据集。数据集包含13320个视频，涵盖101个动作类别。...请访问TensorFlow网站以获取有关该平台如何帮助构建自己的模型的更多信息。 推荐阅读 yolo在keras和tensorflow 2.2中的实现
每个机器学习模型实例都是使用静态数据集的形式进行训练和评估，这些数据集的特性从根本上影响了模型的行为: 如果一个模型的部署环境与它的训练或评估数据集不匹配，或者这些数据集存在不必要的误差和偏见，那么它就不可能有良好的表现...当机器学习模型应用于高风险领域时，如招聘和金融等领域时，这种不匹配会产生特别严重的后果。即使在其他领域，不匹配也可能导致收益的损失。...虽然数据的可信来源已经在数据库领域得到了广泛的研究，但是在机器学习领域却不是这样的，记录数据集的创建和使用并没有得到足够的重视，目前还没有标准化的机器学习数据集记录流程。 有什么好的方法么？...同样的，我们可以尝试使用清单管理，每个数据集都伴随着一个清单列表，记录其动机、组成、采集、用途等等。数据集的清单列表会增加机器学习的透明度和问责制，减少机器学习模型中不必要的误差和偏见。...如果数据集与人有关，还可能包括： 数据集是否识别人群(例如，按年龄、性别) ？如果是，描述如何识别的，并在数据集中提供它们各自分布的描述。
虽然与深度学习相比，传统的机器学习会需要更少的数据，但即使是大规模的数据量，也会以类似的方式影响模型性能。下图清楚地描述了传统机器学习和深度学习模型的性能如何随着数据规模的提高而提高。 ?...在这个任务中，我们无法完全了解各种因素是如何影响股票价格的。 在缺乏真实模型的情况下，我们利用历史股价和标普500指数、其他股票价格、市场情绪等多种特征，利用机器学习算法来找出它们潜在的关系。...既然我们不需要清晰地制定这些规则，而数据可以帮助我们获得这些关系，可以说机器学习已经彻底改变了不同的领域和行业。 大数据集是怎样帮助构建更好的机器学习模型的？...这个例子帮助我们清楚地了解数据数量是如何帮助模型揭示真实关系的。接下来，我们将尝试了解一些机器学习算法的这种现象，并找出模型参数是如何受到数据大小影响的。...机器学习、深度学习思维导图 一张让你代码能力突飞猛进的速查表 一文读懂深度学习：从神经元到BERT Github标星3K+，热榜第三，一网打尽数据科学速查表 Github标星2w+，热榜第一，如何用Python
虽然与深度学习相比，传统的机器学习会需要更少的数据，但即使是大规模的数据量，也会以类似的方式影响模型性能。下图清楚地描述了传统机器学习和深度学习模型的性能如何随着数据规模的提高而提高。 ?...在这个任务中，我们无法完全了解各种因素是如何影响股票价格的。 在缺乏真实模型的情况下，我们利用历史股价和标普500指数、其他股票价格、市场情绪等多种特征，利用机器学习算法来找出它们潜在的关系。...既然我们不需要清晰地制定这些规则，而数据可以帮助我们获得这些关系，可以说机器学习已经彻底改变了不同的领域和行业。 大数据集是怎样帮助构建更好的机器学习模型的？...这个例子帮助我们清楚地了解数据数量是如何帮助模型揭示真实关系的。接下来，我们将尝试了解一些机器学习算法的这种现象，并找出模型参数是如何受到数据大小影响的。...图9：数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题，以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中，我们将只关注传统机器学习中使用的技术。
作者 | Thomas Ciha 译者 | 刘旭坤 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】一般来说机器学习模型的优化没什么捷径可循。...用什么架构，选择什么优化算法和参数既取决于我们对数据集的理解，也要不断地试错和修正。所以快速构建和测试模型的能力对于项目的推进就显得至关重要了。...对深度学习模型来说，有下面这几个可控的参数： 隐藏层的个数 各层节点的数量 激活函数 优化算法 学习效率 正则化的方法 正则化的参数 我们先把这些参数都写到一个存储模型参数信息的字典 model_info...这里每组参数构建出的模型我都用了五折交叉验证。五折交叉验证简单说就是说把数据集分成五份，四份用来训练模型，一份用来测试模型。这样轮换测试五次，五份中每一份都会当一次测试数据。...自动建模是通过 build_nn 这个函数实现的，逐步收窄则是通过参数区间的判断和随机抽样实现的。只要掌握好这个思路，相信大家都能实现对机器学习尤其是深度学习模型参数的快速优化。
今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0....背景 对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景： 假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。...假设你找到了一个新的数据集，你想研究到底什么算法在这个数据集上表现最优。 结合上面两个场景，你想知道你的新算法在什么数据集上表现最优。 1....无法得到可靠的对比结果，如果算法A在3个数据集上比较好，而B在5个数据集上表现好，如何证明谁更好？ 如果对比多个算法，两两对比效率低，准确度低，而且可能造成严重的统计偏差。...可能，大概，或许...只是因为做机器学习的人真的不太懂统计吧。 玩笑归玩笑，文中介绍的方法只是抛砖引玉，也并不适用于每个场景，但可以在你不知道如何对比的时候破局。
Iris 数据集的那些示例你是不是已经用腻了呢？不要误会我的意思，Iris 数据集作为入门用途来说是很不错的，但其实网络上还有很多有趣的公共数据集可以用来练习机器学习和深度学习。...如果你想要一个简单的数据集来练习图像分类，你可以试试 Fashion MNIST。它曾被《机器学习终极指南》拿来做图像分类示例。...id=54765 Kaggle：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 8威斯康星州乳腺癌（诊断）数据集 机器学习和深度学习技术在医疗保健领域中的应用正在稳步增长。...比如，我们可以解决各种人脸识别和计算机视觉问题，它可用来使用不同的生成算法生成图像。此外，你可以使用它来开发新颖的深度人脸伪造模型或深度伪造检测模型。...23.2 有用的链接 从以下链接中可以找到关于这个数据集的更多信息： 官方网站：https://image-net.org/ 在本文中，我们探索了 23 个非常适合机器学习应用实践的数据集。
它是一个端到端平台，适合完全没有经验的初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习教程以及一整套公开数据集。...为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简单介绍一些TensorFlow中用于机器学习的大型数据集。我们将以下数据集的列表分为图像、视频、音频和文本。 TensorFlow图像数据集 1....UCF101—来自中央佛罗里达大学，UCF101是为训练动作识别模型而建立的视频数据集。该数据集有101个动作类别的13320个视频，。 14....它们是从2015年Yelp数据集挑战赛中的数据提取出来的。 虽然上述数据集是机器学习中最大、最广泛使用的一些TensorFlow数据集，但TensorFlow库是庞大的，并在不断扩展。...请访问TensorFlow网站，了解更多关于该平台如何帮助您构建自己的模型的信息。 如果还是找不到你需要的训练数据？在Lionbridge，使用我们最先进的AI平台来大规模创建自定义数据集。
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