資料介紹
機器學習(machine learning)已然成為無數(shù)重要應用的基石——如今,在網(wǎng)絡(luò)搜索、垃圾郵件檢測、語音識別以及產(chǎn)品推薦等領(lǐng)域,你都能夠發(fā)現(xiàn)它的身影。如果你或你的團隊正在研發(fā)一款機器學習相關(guān)應用,并期待取得較快進展,那么這本書將會是你的得力助手。
案例:建立貓咪圖片初創(chuàng)公司
想象一下,你正在建立一家初創(chuàng)公司,這家公司的產(chǎn)品目標是為貓咪愛好者們提供數(shù)不盡的貓咪圖片,你打算應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)技術(shù)來構(gòu)建一套計算機視覺系統(tǒng),通過該系統(tǒng)來識別圖片中的貓。但悲劇的是,目前你的學習算法準確度還不夠好。為了改進這個貓咪檢測器,你正面臨著巨大的壓力??赡阍撛趺醋瞿??你的團隊給出了許多建議,例如:
● 獲取更多的數(shù)據(jù),即收集更多的貓咪圖片
● 收集更加多樣化的訓練數(shù)據(jù)集,圖片中貓的位置可能不常見,也有可能顏色奇異,或者拍攝時使用不同的相機參數(shù)
● 通過增加梯度下降的迭代次數(shù),使算法訓練得久一些
● 嘗試一個擁有更多層/更多隱藏元/更多參數(shù)的,規(guī)模更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
● 嘗試一個更小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
● 改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)(激活函數(shù),隱藏元數(shù)量等等)
● 。..
在上面眾多的方向中,如果你做出了正確的選擇,就將建立起一個效果領(lǐng)先的貓咪圖片識別平臺,并帶領(lǐng)你的公司取得成功。但如果你選擇了一個糟糕的方向,則可能因此浪費掉幾個月的時間。那么你該如何做出決定呢?這本書將告訴你應該怎么做。眾多的機器學習問題會留下一些線索,告訴你什么樣的嘗試有用,什么樣的沒用。而學會解讀這些線索將會節(jié)省你幾個月甚至幾年的開發(fā)時間。
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