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機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中提取簡單有效的checklist

汽車玩家 ? 來源:AI公園 ? 作者:datarevenue ? 2020-05-04 11:44 ? 次閱讀
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導(dǎo)讀

這個(gè)checklist能幫助你邁出做一個(gè)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目第一步。

避免混淆,用這個(gè)簡單的清單來計(jì)劃你的 AI 項(xiàng)目。

對許多人來說,機(jī)器學(xué)習(xí)仍然是一項(xiàng)新技術(shù),這可能會(huì)讓它難以管理。

項(xiàng)目經(jīng)理通常不知道如何與數(shù)據(jù)科學(xué)家談?wù)撍麄兊南敕ā?/p>

在我們規(guī)劃 30 多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)中,我們提煉出了一個(gè)簡單有效的checklist。

1. 項(xiàng)目動(dòng)機(jī)

明確你的項(xiàng)目的更廣泛的意義。

你要解決的問題是什么?What is theproblemyou want to solve?

相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)策略是什么?

如果項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)不理解你的動(dòng)機(jī),那么他們就很難提出好的建議。

有很多方法可以解決機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。所以幫助你的團(tuán)隊(duì)以你最感興趣的方式工作 —— 退一步告訴他們?yōu)槭裁催@個(gè)項(xiàng)目是重要的。

2. 問題定義

你想要預(yù)測的具體輸出是什么?

對于給定的輸入,你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型將理想地學(xué)會(huì)預(yù)測非常具體的輸出。

所以這里你要盡可能的清楚?!邦A(yù)測機(jī)器故障”可能意味著很多事情 —— “告訴我,在未來 24 小時(shí)內(nèi),意外停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)何時(shí)增加 50%以上”更好。

你的算法有什么輸入數(shù)據(jù)?

模型預(yù)測輸出的唯一方法是從模型的輸入因子中派生出來。所以,為了有機(jī)會(huì)做出好的預(yù)測,你必須有與輸出相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)越多越好。

什么是預(yù)測你的具體輸出的最相關(guān)因素?

算法不能理解我們的世界。重要的是,你要給數(shù)據(jù)科學(xué)家一些提示,告訴他哪些數(shù)據(jù)實(shí)際上是相關(guān)的,這樣他就可以用算法能夠理解的方式選擇和分割數(shù)據(jù)。

你能提供多少訓(xùn)練樣本?

一個(gè)算法需要的練習(xí)比一個(gè)人要多得多。你最少需要 200 個(gè)樣本。越多越好。

3. 性能度量

你怎么知道什么是好的結(jié)果?

你有一個(gè)簡單的基準(zhǔn)測試來比較你的結(jié)果嗎?

有沒有一種簡單的方法來利用你已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測?也許你可以根據(jù)去年的數(shù)字預(yù)測銷售額,或者通過計(jì)算客戶上一次登錄后的天數(shù)來評估客戶離開的風(fēng)險(xiǎn)。一個(gè)簡單的基準(zhǔn)測試可以為你的團(tuán)隊(duì)提供有價(jià)值的問題洞察力。它給你一些東西來衡量模型。

你將如何衡量預(yù)測的準(zhǔn)確性?

你期望的最低準(zhǔn)確度是多少?

你希望預(yù)測的準(zhǔn)確率平均在 5% 以內(nèi),還是更重要的是預(yù)測誤差不超過 10%?你的模型可以以任何一種方式進(jìn)行調(diào)優(yōu)。哪種方式更好取決于什么對你來說是重要的。

一個(gè)完美的解決方案是什么樣的?

即使這對你來說是顯而易見的,把它寫在紙上也能幫助你理清思路。

是否有參考解決方案(如研究論文)?

如果有人以前解決過類似的問題,就把他們的解決方案當(dāng)作靈感。這為每個(gè)人提供了一個(gè)共同的起點(diǎn),這樣他們就可以看到要使用哪些數(shù)據(jù),可能會(huì)出現(xiàn)哪些問題,以及要嘗試哪些算法。

4. 時(shí)間線

一個(gè)性能驗(yàn)證項(xiàng)目的時(shí)間線示例。

是否有截止日期需要注意?

你什么時(shí)候需要看到第一個(gè)結(jié)果?

你想什么時(shí)候有一個(gè)完整的解決方案?

人工智能解決方案可以無限地改進(jìn)。明確的最后期限有助于讓團(tuán)隊(duì)集中精力。

5. 聯(lián)系人

誰負(fù)責(zé)項(xiàng)目(PM)?

誰可以授權(quán)訪問數(shù)據(jù)集?

誰能幫助理解當(dāng)前的流程和/或簡單的基準(zhǔn)測試(領(lǐng)域?qū)<??

在一個(gè)項(xiàng)目的過程中會(huì)出現(xiàn)許多問題。明確你的工程師可以向誰求助。

6. 合作

在業(yè)務(wù)和工程團(tuán)隊(duì)之間建立一個(gè)雙/周的更新。

每周安排一次會(huì)議來查看當(dāng)前的結(jié)果,并討論那些不需要通過電子郵件來回答的問題。

應(yīng)該涉及誰?

他們應(yīng)該學(xué)什么?

在學(xué)習(xí)如何管理人工智能方面,沒有什么比實(shí)際項(xiàng)目的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)更有價(jià)值。如果你想讓你的團(tuán)隊(duì)的其他成員學(xué)習(xí),從一開始就要說清楚。

定義代碼和問題的位置以及如何訪問代碼。

讓所有的開發(fā)從一開始就透明。這樣任何人都可以很容易地加入,給出提示,并檢查進(jìn)展。

回答這個(gè)清單上的問題,并與大家分享

世界仍在研究如何最好地運(yùn)行人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。填寫這份清單將會(huì)給你所有成功的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的要素之一:理解。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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