如何構(gòu)建機器學習模型?數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和深度學習有何區(qū)別

一直以來，機器學習都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。

一、如何構(gòu)建機器學習模型

1.場景分析

除了一些火燒眉毛的緊急事項外，對于工作中多數(shù)不那么緊迫的事情來說，可以給自己預留一個場景分析的過程。相當于在做一個事情之前，先跳出這個事情，思考其周邊與其相互關(guān)聯(lián)，可能決定其是否能成立的種種條件，然后再選擇一頭扎進這個場景之中。

在場景分析的過程中，要對細分的業(yè)務場景進行梳理，基于業(yè)務目標，評估機器學習建模的可行性和可復用性。如果業(yè)務目標清晰，機器學習的方式也合適的話，就去建模吧。

2.數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)是一個機器學習項目的原材料，相當于做菜的食材，蓋樓的地基，不可謂不重要。在數(shù)據(jù)準備的過程中，要看現(xiàn)實中能擁有幾個數(shù)據(jù)來源，它們共同組成了一個怎樣的數(shù)據(jù)廣度;要基于業(yè)務目標，鋪開一套因子指標體系，看其中有哪些是可實現(xiàn)的;同時對于最終獲取到的數(shù)據(jù)，也需要進行質(zhì)量分析，如完整度，異常值等，并展開基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)預處理工作。

3.模型開發(fā)

模型開發(fā)的工作，其實才是真正意義上屬于生產(chǎn)的過程。首先需要了解所選算法的基本原理，從而展開后續(xù)的處理工作，比如通過特征工程把源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可讀取的數(shù)據(jù);通過成熟的機器學習平臺或框架，進行模型訓練和生成，并在投產(chǎn)前進行模型評估和驗證。

4.模型應用

模型生成之后，其實只是在技術(shù)意義上的生成，并非是業(yè)務意義上的可用。比如信用風險模型輸出了一個概率，這個概率如何應用到不同的用戶群體中，這里就需要結(jié)合一套具體的業(yè)務策略體系。模型的應用過程，便是在模型輸出到業(yè)務輸出之間的一道橋梁。

5.模型部署

經(jīng)過了評估和驗收，如果模型性能達到了預期的效果，則可進入模型部署和任務調(diào)度的階段。但模型的部署上線，并不是一勞永逸的事情，在投產(chǎn)之后，仍要進行跟蹤和監(jiān)控，比如模型性能的變化，覆蓋人群的穩(wěn)定性等，如果觸發(fā)了變更條件，則要進行模型的優(yōu)化工作。

二、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和深度學習之間有什么區(qū)別

雖然所有這些方法都有相同的目標，提取可用于決策的見解、模式和關(guān)系，但它們具有不同的方法和功能。

數(shù)據(jù)挖掘可以被視為從數(shù)據(jù)中提取洞察力的許多不同方法的超集。它可能涉及傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法和機器學習。數(shù)據(jù)挖掘應用來自多個區(qū)域的方法來識別數(shù)據(jù)中先前未知的模式。這可能包括統(tǒng)計算法、機器學習、文本分析、時間序列分析和其他分析領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘還包括數(shù)據(jù)存儲和操作的研究和實踐。

通過機器學習，目的是了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。因此，統(tǒng)計模型背后有一個理論是經(jīng)過數(shù)學證明的，但這要求數(shù)據(jù)也滿足某些假設(shè)。機器學習是從使用計算機檢查數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力發(fā)展而來的，即使人們不知道這種結(jié)構(gòu)是什么樣子的。機器學習模型的測試是新數(shù)據(jù)中的驗證錯誤，而不是證明空假設(shè)的理論測試。由于機器學習通常使用迭代的方法從數(shù)據(jù)中學習，因此可以輕松地自動學習。這些步驟通過數(shù)據(jù)執(zhí)行，直到找到一個可靠的標準。

深度學習結(jié)合了計算能力的進步和特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以學習大量數(shù)據(jù)中的復雜模式。深度學習技術(shù)是當今最先進的技術(shù)，用于識別圖片中的對象和語音中的單詞。研究人員正在嘗試將模式識別方面的成功應用于更復雜的任務，例如機器翻譯、醫(yī)療診斷以及許多其他社會和企業(yè)問題。

盡管人工智能和機器學習的概念早已出現(xiàn)，但它們開始成為主流應用的一部分。但是，現(xiàn)在仍處于起步階段。如果人工智能和機器學習有用并且令人印象深刻，當?shù)玫礁玫挠柧毢透倪M時，其實施將會更加有效。

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