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2018北京少儿创客教育展--十个机器学习常识,大家都应该了解一下

时间:2018年01月13日 08:17   浏览:213   来源:东台市富安镇丁庄学校网站


原标题:2018北京少儿创客教育展--十个机器学习常识,大家都应该了解一下

当别人在高谈阔论机器学习时,你却插不上嘴,这是一种怎样的体验?不懂机器学习没有关系,但你一定要知道下面的十个机器学习基本常识。曾经在Endeca、谷歌和LinkedIn领导机器学习开发的Daniel Tunkelang为我们概括总结了这十个常识。

1. 机器学习就是从数据中挖掘洞见,而人工智能是炒作。

只要使用了正确的训练数据和算法,机器学习可以解决大部分问题。而所谓的人工智能,只不过是一种包装。只要有助于营销,你要把它叫作什么都可以。

2. 数据和算法是机器学习的核心,而数据更为重要。

虽然人们热衷于研究机器学习算法,但数据才是机器学习的关键要素。机器学习可以没有复杂完备的算法,但没有高质量的数据就不行。

3. 如果你没有大量数据,就不要使用太复杂的模型。

机器学习根据输入参数来探索模型空间,参数越多,越有可能出现过拟合,所以应该要尽量遵循简单模型的原则。

4. 机器学习的成果取决于数据的质量。

种瓜得瓜,种豆得豆。机器学习只能发现已经存在于数据中的模式。比如在解决分类问题时,就要求训练数据具有清晰的特征。

5. 只有当训练数据具有代表性时,机器学习才能奏效。

过去不能代表未来。要时刻警惕训练数据和生产数据之间出现倾斜,经常性地训练数据,避免数据模型过时。

6. 机器学习最困难的部分其实是数据转换。

机器学习的大肆炒作可能会给你造成一种印象,就是机器学习主要是如何选择和调整算法。但实际上,机器学习工作的大部分时间花在了数据清理和特征工程上,也就是将数据的原始特征转换成更具表示性的特征。

7. 深度学习是革命性的,但不是银弹。

深度学习对部分传统的特征工程进行了自动化,特别是在图像和视频处理领域。但深度学习不是银弹,我们无法在它擅长的领域之外应用它,况且,我们仍然要花很多精力进行数据清理和转换。

8. 机器学习系统也是高度脆弱的。

机器学习算法不会干掉人类,干掉人类的是人类自己。机器学习系统如果出现故障,通常都不是因为机器学习算法本身,而是人类在训练数据中引入了错误。要时刻警惕,软件工程中出现的错误在机器学习系统中同样会出现。

9. 机器学习可能在无意之中创造出可自我实现的预言。

今天通过机器学习做出的决策,将会影响未来收集到的训练数据。如果你在机器学习系统中嵌入了某种偏见,它会持续不断地生成新的训练数据,这些数据反过来增强了这种偏见,而有些偏见会毁掉人类的生活。所以,不要让机器学习系统有机会创造出可自我实现的预言。

10. 人工智能不会自我感知,也不会崛起到要干掉人类。

很多吃瓜群众从科幻电影中看到人工智能。但要注意,我们可以从科幻电影中获得灵感,但它们毕竟不是现实,我们真正要担心的是人类无意识地在机器学习系统中嵌入偏见。

2018中国北京国际少儿创客教育展览会-

时间:2018年5月17日--20日

科技是国家强盛之基,创新是民族进步之魂。以习近平同志为总书记的党中央,高度重视科技创新引领社会发展的重要作用,将科技创新视为创新驱动发展战略的核心。从2015年李克强总理造访中国某创客空间,到十二届全国人大三次会议将“创客”写入政府工作报告,再到2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中指出:建议实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育。无论从国家政策还是从用户需求来看, 都把“创客教育”的发展推向了新高度。面对国内巨大的K12少儿教育市场。少儿教育市场面临着广阔的发展机遇,为创客教育的发展提供了足够的想象空间。

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