【每日一记4】+第10天+大数据(11)
  

秋水伊人 1725

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能做得更好的四件事

以下是我们可以采取的一些措施来对抗大数据的“黑暗面”,并将大数据思维转向深度数据思维:

♦ 了解准确性/执行权衡。数据科学家常常认为目标是获得更准确的模型。而是要根据准确性和部署速度,以明确的ROI预期启动项目;

♦ 使用随机样本构建每个模型。如果你的数据集足够大,那么你就没有理由一次性全部使用整个数据集。如果数据集具有良好的随机抽样功能,那么我们就可以使用来自大数据集中的小样本构建模型,并进行准确预测。小样本使得模型迭代更新更加快速,然后使用整个数据库构建最终模型。

♦ 丢弃一些数据。如果对来自物联网设备和其他来源的数据流感到不知所措,那么就可以聪明地随意丢弃一些数据。这个方法适合于构建模型的早期阶段,如果到后期的话,这样操作会使得后期工作一团糟。

♦ 寻找更多的数据源。人工智能最近的许多突破并非来自更大的数据集,而是源于机器学习算法利用到了以前无法获得数据的能力。例如,二十年前,现在普遍存在的大型文本、图像、视频和音频数据集在那个时代并不存在,因此,我们应该不断寻找产生这些新的数据的机会。

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1人已打赏

zjwshenxian 发表于 2020-3-2 07:52
  
感谢分享
sangfor_闪电回_小六 发表于 2020-3-3 10:17
  
您好,感谢楼主分享,关于笔记内容社区建议如下——
创作笔记指南:
内容图文结合,文章不用太长,条理清晰,有实质性的参考价值,能解决实际问题;
建议笔记采用的结构:
QA(问题-答案)式结构,先说问题,再给建议或者解决方案(可以多条并列)以故障排错为例:问题现象--原因分析---排查思路和解决方法--排查结果--注意事项” 可以参考这样的组织结构写作;
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