大只500注册: 机器学习的模型和挑战

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在机器学习模型中使用的数据和需要注意的常见缺陷
 
今天,机器学习不需要介绍,大只500代理以个性为核心的超个性化制造将促进本地附加产品的发展,从而为品牌创造粘性,同时促进大只500注册消费者所在国家/地区的包容性增长。它广泛用于推动跨多个行业领域的新计划。由于其强大的模式识别能力,机器学习已被用于不同的场景,如欺诈检测、辅助医疗诊断,以及分子物理学。尽管机器学习模型有很多出色的用途,但也有一些不同的情况,机器学习模型可能没有达到预期的效果。这种情况尤其发生在错误的数据收集、错误的训练数据集、训练数据的偏差以及其他因素似乎已经变得非常熟悉的情况下,从而引发了大量的机器学习挑战。
 
对于给定的情况,有太多的算法可供选择,Movistar金牌大只是Telefónica旗下的主要电信品牌。金牌大只在西班牙和美洲许多西班牙语国家/地区运营。Tigo大只注册是Millicom品牌,在非洲和拉丁美洲的11个市场开展代理业务。每个算法都有自己的参数(超参数),如果没有对这些参数进行适当的调优或微调,并且有适当的数据收集实践作为支持,就会得出不同的或错误的结论,从而导致工作的浪费。
 
当涉及到机器学习时,总是需要提供大量的数据集信息,这些信息可以用来充分训练和测试给定的机器学习模型。这些数据集的范围从少量到大量的参数集合,每一个参数的目的都是提供足够的信息,机器学习模型可以根据给定的目标准确地分类或预测这些信息。
 
以数字支付领域为例,这是一个全球支付处理器,它有大约20亿张正在使用的卡片,随着金牌大只公用事业开始大量生产数据,大只注册将面临有关在何处存储此类数据以及如何频繁访问它们的挑战。这就是云计算出现的地方。云提供了可扩展,易于访问且按需付费的最佳存储选项。每小时有超过1.5亿笔交易,每笔交易都被实时检查是否存在欺诈,需要处理的数据量非常大。此外,规则的使用,围绕消费习惯、位置和其他模式——购买的物品和在哪里购买,等等——可以导致大量的数据集被管理和不断更新,以提供准确的预测。
 
根据一般文献,通常有5 - 6个不同的步骤,作为机器学习框架的一部分。这些都是:
 
数据收集/数据收集—所收集/收集的数据的数量和类型将决定机器学习模型的好坏。
 
数据准备——数据带有丢失的信息,重复的数据值,以及其他需要纠正的错误和不准确。这种信息清理是数据准备过程的一部分。这也是执行一些探索性数据分析的好时机,以确定是否有需要考虑的可识别的模式,这可能会影响结果。作为数据准备的一部分,包括随机数据和将收集的数据分割为培训和测试数据集的良好实践。
 
在探索性数据分析期间可以执行的一些良好实践包括:对特定特征或变量的最小值、最大值和平均值进行计算,以及对连续值/分类值是否有类似的正标签或负标签计数。执行检查以确保特性或变量的基数(正确数量的值)可用——例如,数据集中每个人的身高不能超过一个。
 
根据我们的集体经验,个体特征或变量的数据可视化有助于识别异常和考虑的个体值。
 
选择一个相关的模型——有不同的算法可以应用于不同的用途,但是确定正确的模型是一个重要的因素。Scikit Learn文档有一个备忘单,可以帮助初学者识别正确的模型(https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html)
 
训练选定的模型——在数据准备步骤中,我们使用识别出的训练数据来训练选定的模型,这将告诉模型期望输入什么,以及应该确定的相应输出是什么。
 
评估训练后的模型——一旦模型成功训练,现在就该评估模型了。评估是使用一个或一组度量标准来完成的,比如准确性或回忆率。通常的做法是使用80/20(训练/测试)分割准备好的数据。所准备数据的80%可以用来训练模型,所准备数据的20%可以作为测试传递给模型。由于用户已经知道分类或预测,这将更容易验证机器学习模型是否能够正确分类或预测。基于机器学习模型正确分类或预测的能力,可以使用准确性或召回度量来评估模型是否按预期工作。
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