AI实战入门(二):机器学习开发流程

04 机器学习开发流程

4.1获取数据

4.2处理数据

4.3特征工程(将数据处理成可以被算法使用的数据)

4.4机器学习算法训练 - 模型

4.5模型评估

4.6应用


老麦在这整理提供一些在线下载的数据集,可快速入门机器学习。

尽快进入机器学习的研究,那么可以从以下网站中获取数据。

https://tianchi.aliyun.com/datalab/index.htm天池数据首页。

https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList.htm天池比赛数据。定个小目标,参加3~5次比赛,能进入前10%就算合格了。

https://www.kaggle.com/competition kaggle比赛数据。

https://www.kaggle.com/datasets  kaggle数据集。

https://aws.amazon.com/cn/public-datasets/亚马逊数据。

http://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php搜狗实验室

重点介绍:

http://archive.ics.uci.edu/ml/dataset.html加州大学提供的机器学习入门级数据,基本都清洗好了,可以直接放到机器里跑。


05 机器学习框架和资料介绍

牢记:

1)算法是核心,数据与计算是基础

2)找准定位

大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做,而大多数人在做的是:

分析大量的数据

分析具体的业务

应用常见的算法

特征工程、调参数、优化


快速学习指导:

1)入门(听课入门)

2)多观看实战类书籍,自学解决工作中的问题

学会分析问题,使用机器学习算法的目的,想要算法完成何种任务,掌握算法基本思想,学会对问题用相应的算法解决,学会利用库或框架(如TensorFlow或pytorch)解决问题

3)进阶研究理论:理论权威书籍,如:机器学习(西瓜书) - 李志华,统计学习方法 - 李航,深度学习(花书)

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