帶你學習了解人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)三個點

來源：m.universityresearchassociates.com 發(fā)布人：星星

2022-01-06 10:15:24|已瀏覽：756次

人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)

隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技的發(fā)展，人工智能也逐漸成為未來科技發(fā)展的重要方向，而在大數(shù)據(jù)時代的今天，對于數(shù)據(jù)采集、挖掘、應用的技術越來越受到矚目。那么在人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點呢?今天就帶大家先了解一下其中的三大要點。

要點一：數(shù)據(jù)并不是萬能的
根本上看，機器學習算法并不是魔法，它需要從訓練數(shù)據(jù)開始，逐步延伸到未知數(shù)據(jù)中去。例如假設你已經(jīng)對數(shù)據(jù)的分布規(guī)律有所了解，那么通過圖模型來表達這些先驗的知識會非常有效。除了數(shù)據(jù)以外，你還需要仔細的考慮，該領域有哪些知識可以應用，這對開發(fā)一個更有效的分類器會很有幫助。數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗結(jié)合往往能事半功倍。
要點二：泛化能力是目標
機器學習實踐中最普遍存在的一個誤區(qū)是陷入處理細節(jié)中而忘了最初的目標——通過調(diào)查來獲得處理問題的方法。
測試階段是驗證某個方法是否具備泛化能力(generalization ability)的關鍵環(huán)節(jié)(通過交叉驗證、外部數(shù)據(jù)驗證等方法)，但是尋找合適的驗證數(shù)據(jù)集不容易。如果在一個只有幾百個樣本的集合上去訓練有數(shù)百萬維特征的模型，試圖想獲得優(yōu)秀的精度是很荒唐的。
要點三：相關關系不等同于因果關系

這一點值得反復強調(diào)，我們可以通過一句調(diào)侃的話來解釋：“地球變暖、地震、龍卷風，以及其他自然災害，都和18世紀以來全球海盜數(shù)量的減少有直接關系”。這兩個變量的變化有相關性，但是并不能說存在因果關系，因為往往存在第三類(甚至第4、5類)未被觀察到的變量在起作用。相關關系應該看作是潛在的因果關系的一定程度的體現(xiàn)，但需要進一步研究。

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