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开学必备,机器学习40条最佳实践

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开学必备,机器学习40条最佳实践

原标题:"switch"开学必备?4款极品好物必须跟着买买买

原标题:​硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(中)

原标题:与宝马合作还不够 联通智网将在这8个城市部署车联网试点

本文已获得作者授权,文中言论不代表乙迷观点。

作者:珺

硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(上)

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最近这段时间可不这么平静啊,小区边上有学校的应该都知道,大白天的可以听见国歌了,还伴随着很多叽叽喳喳的声音。各大APP都推送了这一"盛事",开学。

机器学习第二阶段:feature 工程

运营商世界网 关砾/文

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上一篇内容主要是说机器学习的第一阶段,主要涉及的内容是将训练数据导入学习系统、测量任何感兴趣的 metric,以及构建应用基础架构。当你构建了一个可以稳定运行的系统,并且进行了系统测试和单元测试后,就可以进入第二阶段了。第二阶段的很多objective 都很容易实现,并且有很多明显的 feature 可以导入系统。因此在第二阶段,你应该多次发布系统,并且安排多名工程师,以便创建出色的学习系统所需要的数据。

如今,车联网已然是风口行业,三大运营商均先后布局建设,取得了不同程度的发展。近日,在正在举行的“2018世界电信展”上,中国联通展出的5G车联网业务,造成了业内外不小的轰动。

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第16条规则:计划发布和迭代。

据了解,中国联通在展览会上表示,此次展出的5G车联网业务,将构建核心云、边缘云及车端、路端多级网络架构,打造车路云三重平行交通体系,创建基于“多模通信+车路协同+车云同步”的云网一体化智能交通系统,并提供全方位多样化的新型车联网服务。

"没这么夸张吧,开学我觉得挺好的啊,阔别一个暑假的情侣开学终于可以相见,又可以愉快的约会了"

你现在正在构建的 model肯定不会是最后一个 model,所以 model一定要简单可行,否则会降低未来版本的发布速度。很多团队每个季度都会发布一个或几个 model,基本原因是:

值得关注的是,目前中国联通已在北京、上海等地开展远程驾驶、辅助驾驶等业务示范。后续还将在国内8个城市部署5G车联网试点,预期完成100多个细化场景的业务验证。

"哼那是脱单了的,开学太枯燥了"

  • 要添加新的 feature。
  • 要调整正则化并以新的方式组合旧的 feature。
  • 要调整 objective。

运营商世界网了解到,中国联通近些年一直不断地投入精力建设车联网业务,而且取得了可喜的成果。

那没伴儿的同学一定要忍受"一成不变"的开学生活吗?才不是,这几样设备可以给你的开学生活来点儿不一样!学生当然还是以上课为主了,但娱乐也不能少啦。这里把它们分为课上的学习工具和课下的娱乐工具。

在构建model 时,需要考虑以下几点:添加、删除或重组 feature 的难易程度;创建 pipeline 的全新副本以及验证其正确性的难易程度;是否可以同时运行两个或三个副本。

资料显示, 2015年8月份,中国联通成立了全资子公司联通智网科,主要关注车联网纵深和垂直行业,负责重点布局车联网建设。与此同时,中国联通在2017年创建了车联网开放实验室,已经与百度、奇瑞汽车等50余家合作伙伴在车联网方面开展了深度合作。

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第17条规则:放弃从经过学习的 feature 入手,改从可以直接观察和报告的 feature 入手。

除此之外,有消息称中国联通与宝马集团日前签署了相关协议,双方计划组建联合实验室就5G移动通信技术、eUICC、v2x等前沿技术领域展开合作,并结合优势资源开展自动驾驶相关服务的探索,双方的合作将持续到2025年。

课上——"学习工具"

"学生上课时频率最高的动作是什么?"

"我知道,玩手机"

"我知道,记笔记"

嗯正确,无外乎是看黑板然后记笔记了,但笔记本会存在忘记带、分类不明显、丢失的风险。更别提有些专业需要携带电脑,桌面上放不下笔记本咋办?如果笔记本能带电脑功能就好了,应该是电脑能带笔记本的功能就好了。

微软New Surface pro——课上是学习工具课下是看剧利器

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这不就是吗,12寸的大屏幕,确保你有足够的空间抒发灵感、记录所想,1024级的压感确保了手速极快的"某类人士"写出的字也能被追踪到,对于轻笔和重笔更灵敏。OneNote和它的极佳适配,无缝传输你的笔记。

课堂上平铺是方便省事的笔记本,拎去图书馆又是逼格爆棚的码字工具,在寝室支起支架又是台性能不错的娱乐工具。可以和哪些傻大黑粗的PC拉开差距,体现你讲究品质感的一面。

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"「整个身心都投入到一件事里去」想想你有多久没有这么做过了。干着干着电脑弹窗一下,干着干着手机切换了程序刷一刷。或是在通勤路上的时间不允许导致。抛开所谓的利用碎片时间、碎片化阅读。来一场沉浸式阅读如何?"

"我也想啊,可是书籍很重携带不便,随身用手机看电子书看久了很伤眼睛啊,会发酸,而且各种推送也很多,沉浸式阅读臣妾做不到啊"

亚马逊Kindle——纸质书的阅读电子书的便携

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专利的水墨屏,无须担心没有那恼人的蓝光刺激,不会影响你的深夜睡眠,几乎和纸质书一样的阅读体验,就看不累,太阳光下也毫无干扰。

更别提劳什子干扰因素了,只为阅读而存在,虽然说有内置网页浏览器,但那速度IE见了都头疼。

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以现代数码产品的标准来看,那简直无敌的续航时间,小体积但大容量,小自重但大屏幕。简直是座移动便携图书馆。有了它可以抛开以前被种种因素干扰的阅读体验,专心沉浸进去,享受它。

这一点可能存在争议,但确实避免许多问题。经过学习的feature 是由外部系统或学习器本身生成的 feature,这两种方式生成的feature都非常有用,但可能会导致很多问题,因此不建议在第一个 model 中使用。外部系统的objective可能与你当前的objective之间关联性非常小。如果你获取外部系统的某个瞬间状态,它可能会过期;如果你从外部系统更新 feature,feature 的含义就可能会发生变化。因此采用外部系统生成的feature 需要非常小心。因子model和深度model 的主要问题是它们属于非凸model,无法保证能够模拟或找到最优解决方案,并且每次迭代时找到的局部最小值都可能不同,而这种变化会导致无法对系统发生的变化做出准确的判断。而通过创建没有深度feature的 model,反而可以获得出色的基准效果。达到此基准效果后,你就可以尝试更深奥的方法。

运营商世界网认为,现在的车联网就好比当初的互联网一般,蕴藏着无限的发展空间,三大运营商与国内众多企业都在纷纷布局。现在,中国联通迎着5G车联网的“风口”,正大步向前挺进,它的发展前景让人期待!

课下——娱乐工具

"娱乐工具?在学校能怎么娱乐?还能有比电脑更好玩的?"

"寝室小天地里能干的多了去了"

经过一天刻苦的玩手机学习,颈椎和眼睛肯定很累吧,吃不消吧,这时候就让眼睛放松放松呗,干一些不需要用眼的事情——用耳朵听听歌曲咯。

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"慢着把你的手机拿回去,手机那玩意能叫听歌吗?"

"手机怎么就不叫听歌了?我买的可是易推耳机,而且手机里都是无损音乐呢"

易推耳机即高灵敏度(灵敏度代表着一个单位下,该耳机的声音响度,越高越响)低阻抗(阻抗可以简单理解为电阻,同样电压电阻越小电流越大嘛,简单物理)耳机。

但HIFI圈里的真烧友还是对手机直推嗤之以鼻,因为即使是这种耳机手机还是够呛,过低的输出功率,过低的信噪比(iPhone6S仅为97dB,而市面上的都集中在102-110dB),还有限于体积很小或者根本没有的HIFI芯片。

用手机听歌会有推送干扰,没法一心一意?本就很长的耳机线加上转接线更长了?本就一般的音质再被转接线那一顿折腾音质更差了?高灵敏度耳机虽然听起来很亮但总感觉有杂质?用播放器担心大推力会给手中耳塞带来大幅失真改变音色?

乐彼L4——素颜美女真好看,无杂质的听音真享受图片 9

目前唯一一台针对这些「易推耳塞」的播放器,你低阻我有低失真,16Ω的情况下总谐波失真仅为0.00078%,手机的高失真会对声音的音色产生改变,音色是最基本的声音三要素之一,它被改变了那我们听到的也不再是歌而是被撕裂的人声和跑调在火星的器乐。

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这就是大失真后的音色,混乱且油腻,这是原图

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极低失真下的呈现,没有额外的染色,只是尽可能的还原还原。

上面说完了低阻,现在是你有高灵敏度我有高信噪比(平衡口的信噪比高达130dB,也是目前第一的水平)。高灵敏度耳机的发声越响,某方面来说这不是件好事。

就像放大镜,本来看不到的瑕疵一放大啥都看见了,大声音不是把夹杂里面的细微杂质都给显现出来了,这也就是为什么高灵敏度直推容易有底噪的原因。

高信噪比就是尽可能的过滤过滤,最高的灵敏度耳机W60 117 dBSPL @ 1 mW,130dB的信噪比保证了输出到你耳朵里的声音是纯的、净的。

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单拿出左边这杯(手机)也算还好,虽然不是纯清,但还是可以透光的,将就将就未尝不可。但和右边(L4)一比,货比货该扔,这才是纯净、清澈的声音,不对比根本不知道。喝下去(听感)再无杂质,口感一流。

"接下来还有啥?"

"当然是和室友开心的搅基开黑了"

NONONO我说的不是电脑上那种开黑,那局限性太强了,仅限于寝室而已。

和室友出去只互刷手机?或者互玩手游?又或是干巴巴的聊天扯淡?有没有想过随时随地的一起娱乐开黑?那种不限于地点的开心?想玩就玩的畅快感?

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"当然想了,可我那台1080TI我实在背不动啊"

任天堂Switch——好兄弟你一个我一个

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抽出手柄分他一般,快乐也是可以共享的。再也不被地点所约束,即使在课堂上只要你胆子大,放在兜里说走就走,走到哪玩到哪岂不美哉?

Switch可以把你的快乐分享出去,哪怕他是位陌生人,分享快乐简直是拉近室友关系的利器,还有什么比一个人向你递来手柄这个行为来得更善意的呢。

"没了?这也太短了吧本来是我最感兴趣的环节"

"没了啊,买塞尔达送机器都不亏好嘛,何况我认为这种可以分享的快乐是无价的,谁买谁赚,当然先满足学习上的比较好"

怎么样?是不是觉得这几个装备可以给开学季带来点不一样?增添一些乐趣?

"别说了,我买还不行吗"

如果对本期种草文有什么意见或建议的话,欢迎评论区。

作者:珺

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第18条规则:探索可概括所有内容的 feature。

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机器学习系统通常只是大系统中的一小部分。例如,想象热门信息中可能会使用的帖子,在它们显示为热门信息之前,很多用户已经对其转发或评论了。如果你将这些信息提供给学习器,它就会通过观看次数、连看次数或用户评分来对新帖子进行推广。最后,如果你将一个用户操作当作label,在其他地方看到用户对文档执行该操作就是很好的feature,你就可以借助这些feature引入新内容。但是要记住,一定要先弄清楚是否有人喜欢这些内容,然后再研究喜欢程度。

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第19条规则:尽可能使用非常具体的 feature。

对于海量数据来说,相比学习几个复杂的feature,学习数百万个简单的feature会更简单一些。因此最好使用feature组,其中每个feature都适用于一小部分数据但总体覆盖率在 90% 以上。你可以使用正则化来消除适用example 过少的feature。

第20条规则:组合并修改已有的 feature,以便用简单易懂的方式创建新 feature。

组合并修改feature的方法有很多种,你可以借助机器学习系统通过转换对数据进行预处理。最标准的两种方法是"离散化"和"组合"。"离散化"是指提取一个连续feature,并从中创建许多离散feature。"组合"是指组合两个或更多feature column。但是你需要拥有大量数据,才能使用具有三个、四个或更多基准featurecolumn的组合学习model。生成非常大的featurecolumn 组合可能会过拟合。这时你就可以使用"组合"的方法将feature column组合起来,但最终会得到很多feature(请参阅第 21 条规则)。

处理文本时,有两种备用方法:点积和交集。点积方法采用最简单的形式时,仅会计算查询和文档间共有字词的数量,然后将此feature 离散化。如果使用交集方法,只有文档和查询中都包含某一个词时,才会出现一个feature。

第21条规则:你在线性 model 中学习的 feature 权重数与你拥有的数据应该大致成正比。

在model 的合适复杂度方面有很多出色的统计学习理论成果,但这条规则是基本规则。曾经有人有过这样的疑虑:从一千个example中是否能够学到东西,或者是否需要超过一百万个example才会有比较好的效果。之所以会有这样的疑虑,是因为他们局限在了一种特定的学习方式中。问题的关键在于你应该根据数据规模来调整学习model:

1.如果你正在构建搜索排名系统,文档和查询中有数百万个不同的字词,而且你有1000 个 label example,那么你应该在文档和查询feature、TF-IDF 和多个其他高度手动工程化的feature之间得出点积。这样你就会有1000 个 example,十多个feature。

2.如果你有一百万个example,那么就使用正则化和feature 选择使文档 feature column 和查询feature column 相交。这样你就会获得数百万个feature;但如果使用正则化,那么你获得的feature 就会有所减少。这种情况下你会有千万个example,可能会产生十万个feature。

3.如果你有数十亿或数千亿个example,你可以使用feature 选择和正则化,通过文档和查询标记组合feature column。这样你就会有十亿个example,一千万个feature。统计学习理论很少设定严格的限制,但能够提供很好的起点引导。

最后,请根据第 28 条规则决定要使用哪些 feature。

第22条规则:清理不再使用的 feature。

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