機器學習，機器學習算法

       隨著新基建概念的提出，和互聯網的快速發展，人工智能、航空航天、VR技術是未來的大勢所趨，很多人想抓住科技的未來，進行機器學習。機器學習會改變我們的生活，接下來，小編就將介紹一些相關內容：機器學習，機器學習算法，一起來看看吧。

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機器學習，機器學習算法

1.機器學習，機器學習算法

我們有一個常見的步驟，主要包括以下幾個方面：

• 清楚問題：達到什么目的
• 所需的數據問題：如果公司有大量的數據，就能確定最終目標是什么；如果沒有，則需要通過目標來確定數據集。
• 獲得數據：企業內部數據(項目使用)，例如數據庫等。
• 諸如：UCI、GoogleTrends、Kaggle、AWS公共數據集、Imagenet、MINIST、麻省理工大學人臉識別、歌曲數據庫、圖像處理COCO、視頻數據集youtube等開放源代碼數據集。
• 整理數據的格式：通常我們的數據大多是數據庫的文件數據，并非里面的所有維度信息都需要用到，所以這里要對其進行相應的處理。
• 將收集的數據轉換成txt、csv、xsl等格式，便于從機器學習庫讀取。對原始數據的所有可變因素量化進一步轉換為包含數據(Data)和標簽(標簽)的數據框形式，便于建模。
• 資料的預處理
• 偏移檢測：即檢查產生偏差的因素，識別離散值和噪聲值。
• 資料清理：即處理丟失的值和噪音。
• 資料標準化
• 分割數據。
• 打亂數據集，并按7:3或8比2或其他方式分成訓練集和測試集。
• 根據場景選擇適合的機器學習模型。

       這之后，還需要關注維度大小，也就是關注數據質量和它的特征屬性，關注可用計算資源。項目小組會對工程進度進行預測，確定手持數據可以應用于哪些項目；還需設置損失函數loss、設定學習率，最后進行檢驗