两个关于机器学习的故事.doc
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1、两个关于机器学习的故事告诉大家一个秘密:当人们说起“机器学习”时,听起来好像只是在谈论一门学科,但其实是两门。如果企业不了解其中的差异,那么就可能招惹来满世界的麻烦。两个关于机器学习的故事在机器学习方面,企业经常犯的错误类似于:请一位厨师来制造烤箱或请一位电气工程师去烘烤面包。假设你是一家面包店的店主,你需要聘请的是一位经验丰富的面包师,他需要精通的是制作各种美味面包和糕点的技艺,而不是制造烤箱的方法。虽然烤箱是制作面包的一个重要工具,但我敢打赌没有一个老板会强求自家的面包师知道烤箱是如何制造的。但到了机器学习这里,很多企业却经常犯上面的错误。企业需要先思考清楚自己究竟是做“面包”的还是做“烤
2、箱”的?这些是不同的业务!不幸的是,太多的机器学习项目失败了,因为团队不知道他们该建造的是烤箱、配方还是面包机器学习研究现在有很多的机器学习课程和教科书,但它们都是关于如何从零开始制造烤箱(以及微波炉、搅拌机、烤面包机、水壶、厨房水槽),而不是如何烹饪和创新配方。如果你是搞机器学习算法的,那你应该聚焦在如何做出让人们喜欢用的通用工具(就像厨房用具,如果你喜欢这样类比的话)。这项业务被称为机器学习研究,通常由学术界或科技巨头的研究院来完成。从事这项工作需要受到长期的教育,因为这方面的研究已经积累了很多年。一些流行的算法已经存在了几个世纪,例如,最小二乘法在1805年就已首次发表。相信我,人类20
3、0年来走过了漫长的道路。还拿烤箱举个例子,今天已经有很多非常棒的烤箱了,如果你不知道它们是如何制作的,那你就不可能做出更好的烤箱。所以成为一名科研人员需要数年的沉浸式学习。机器学习应用大多数的企业其实需要的只是烹饪解决他们的业务问题。他们对卖烤箱并没有兴趣,但经常犯下从头开始制造烤箱的错误。当然这也不能怪他们,要怪就怪现在的炒作和教育方式都是围绕着研究领域而不是应用领域。如果你是致力于创新食谱的,那么请不要重复造轮子。烤箱已经存在,你甚至可以从很多地方免费得到它们。如果你觉得建立自己的机器学习厨房很麻烦,其实很多平台提供商已经有现成的产品、工具、配料和食谱可供选择了。对于大多数机器学习应用而言
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