隨著新基建概念的提出，和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人工智能、航空航天、VR技術(shù)是未來的大勢所趨，很多人想抓住科技的未來，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)會改變我們的生活，接下來，小編就將介紹一些相關(guān)內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，一起來看看吧。

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機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法

1.機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法

我們有一個常見的步驟，主要包括以下幾個方面：

• 清楚問題：達(dá)到什么目的
• 所需的數(shù)據(jù)問題：如果公司有大量的數(shù)據(jù)，就能確定最終目標(biāo)是什么；如果沒有，則需要通過目標(biāo)來確定數(shù)據(jù)集。
• 獲得數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)(項(xiàng)目使用)，例如數(shù)據(jù)庫等。
• 諸如：UCI、GoogleTrends、Kaggle、AWS公共數(shù)據(jù)集、Imagenet、MINIST、麻省理工大學(xué)人臉識別、歌曲數(shù)據(jù)庫、圖像處理COCO、視頻數(shù)據(jù)集youtube等開放源代碼數(shù)據(jù)集。
• 整理數(shù)據(jù)的格式：通常我們的數(shù)據(jù)大多是數(shù)據(jù)庫的文件數(shù)據(jù)，并非里面的所有維度信息都需要用到，所以這里要對其進(jìn)行相應(yīng)的處理。
• 將收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成txt、csv、xsl等格式，便于從機(jī)器學(xué)習(xí)庫讀取。對原始數(shù)據(jù)的所有可變因素量化進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為包含數(shù)據(jù)(Data)和標(biāo)簽(標(biāo)簽)的數(shù)據(jù)框形式，便于建模。
• 資料的預(yù)處理
• 偏移檢測：即檢查產(chǎn)生偏差的因素，識別離散值和噪聲值。
• 資料清理：即處理丟失的值和噪音。
• 資料標(biāo)準(zhǔn)化
• 分割數(shù)據(jù)。
• 打亂數(shù)據(jù)集，并按7:3或8比2或其他方式分成訓(xùn)練集和測試集。
• 根據(jù)場景選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

       這之后，還需要關(guān)注維度大小，也就是關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量和它的特征屬性，關(guān)注可用計(jì)算資源。項(xiàng)目小組會對工程進(jìn)度進(jìn)行預(yù)測，確定手持?jǐn)?shù)據(jù)可以應(yīng)用于哪些項(xiàng)目；還需設(shè)置損失函數(shù)loss、設(shè)定學(xué)習(xí)率，最后進(jìn)行檢驗(yàn)