人工智能和大数据的开拓进程中必要留意这12点

你很也许传闻过谚语“进来的是垃圾，出去的也是垃圾”(garbage in, garbage out)，在成立呆板进修应用中这一点尤其重要。为了停止发掘的结果失控，要害是要充实把握题目地址的规模，通过观测数据来天生各类百般的特性，这样的做法会对晋升分类的精确率和泛化手段有很大的辅佐。仅靠把数据扔进分类器就想得到优越功效的理想是不行能实现的。

留意点11：要进修各类差异的模子

模子的组合(Ensemble)技能正变得越来越风行了，由于组合要领，仅必要支付少许成见(bias)的价钱，就能大大的镌汰算法的不确定性。在闻名的Netflix算法比赛中，冠部队以及后果优秀步队们全都行使了组合模子要领，把高出100个模子归并在一路(在模子上叠加高层的模子形成组合)以晋升结果。在人工智能用于现实应用时，从颐魅者广泛都以为，将来的算法一按时会通过模子组合的要领来得到更好精度，可是这也会举高非专业职员领略体系机制的门槛。

留意点12：相干相关不等同于因果相关

这一点值得重复夸大，我们可以通过一句奚落的话来表明：“地球变暖、地动、龙卷风，以及其他天然灾难，都和18世纪以来环球海盗数目的镌汰有直接相关”。这两个变量的变革有相干性，可是并不能说存在因果相关，由于每每存在第三类(乃至第4、5类)未被调查到的变量在起浸染。相干相关应该看作是隐藏的因果相关的必然水平的浮现，但必要进一步研究。

在开拓人工智能与大数据应用体系时，掌握好以上十二个留意点，可以或许有用停止拭魅战中的各类“坑”，辅佐技能在走出尝试室，走向落地应用时，能施展越发结实、强盛的浸染。

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（编辑：湖南网）

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