机器学习简介
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通俗来说,机器学习是将无预数据转化为价值的方法。
机器学习的价值在于从数据中抽取规律并用来预测未来。
机器学习可以应用于分类问题、回归问题、排序问题和生成问题。
分类问题如图像识别,垃圾邮件识别;回归问题和分类问题类似,不同点在于分类问题给出的是标签,回归问题给出的是数据,如股价预测,房价预测;排序问题有点击率预估、推荐;生成问题如图像生成,图像风格转换、图像文字描述生成。
机器学习的应用流程一般是采集训练数据,定义问题,选择算法,训练得到模型(结果),应用到线上。
机器学习岗位职责一般有数据处理(采集、去噪),模型训练(对数据提取特征,转换为数据训练),模型评估和优化(评价模型的指标,优化),模型应用(测试)
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