“机器学习算法不太懂……很会用机器学习解决问题”?

2017-06-16 18:42:20 +08:00
 swordspoet

今天在微博上看到了一则帖子,关于机器学习算法的,下面是一些业内人士和网友的观点:

@龙星镖局:大家有没见过这样的人,机器学习算法不太懂,也更不会亲自实现算法,但你跟他讨论,就是能很有收获,感觉他很会用机器学习解决问题。我就碰见过,很有收获。真的。

@南大周志华:“机器学习算法不太懂……很会用机器学习解决问题” …… 练什么功的?

个人认为,如果不了解机器学习的算法原理,那么对于所有的模型都是“黑箱”操作了,因为你不知道那些参数到底代表了什么,改动了之后会对模型有什么影响,我想任何一个负责任的工程师都会有知其所以然的使命感吧。

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12 条回复
windfarer
2017-06-16 19:02:55 +08:00
这就是所谓的 ppt 架构师吧
northisland
2017-06-16 19:05:50 +08:00
学数学,尤其是学最优化的吧
swordspoet
2017-06-16 19:52:39 +08:00
@northisland 其实背后的数学不太复杂,多花点时间就可以弄明白,我自己就写了一个机器学习算法系列: http://www.libinx.com/categories/机器学习
lightening
2017-06-16 19:55:36 +08:00
我觉得他的“不懂”和你的“不懂”可能不是一个概念……
zzcchh
2017-06-16 19:59:33 +08:00
好像是这样,saraj 在介绍 tensorflow 中建议每个节点最好使用线性函数,所以微观到黑箱里节点的算法不太复杂,而是递归的算法有几个方式,他们的效率各不相同,根据需求进行选择。
eccstartup
2017-06-16 20:05:17 +08:00
门坎太低,很正常。
imn1
2017-06-16 20:11:30 +08:00
V2 不懂造苹果电脑,但用苹果电脑很溜的人很多
同样
这世界上,不懂神经网络算法原理,却能用现成的神经网络模型处理问题的人也很多

然后,其实你和做推销的,可以谈“很深”的话题,他也能和很多人谈不同的话题,这是另一种理解
0asis
2017-06-16 20:12:16 +08:00
玄学调优还是挺难的吧
700388
2017-06-16 21:27:46 +08:00
机器学习数据不同,算法不同,没有通用算法。需要根据分析数据不断修正最适合此类数据的算法。95%以上人连有价值数据都找不到,不要说什么学习了。
swordspoet
2017-06-17 11:03:23 +08:00
@lightening 怎么说呢?一个从学术角度一个从工业角度?
@eccstartup 还是有门槛的,如果不是非 cs 科班出身的,想要吃机器学习这碗饭还是需要点不同的地方
@imn1 “能用”和“用好”是两个不同的层次,把数据洗干净,然后往模型里边一扔,一般会有一个结果,这是“能用”。至于“用好”,是在“能用”的基础上提高性能,并能够跟其他人解释,有复用的可能。这两者的发挥的价值是不一样的。
imn1
2017-06-17 12:47:50 +08:00
@swordspoet
这微博(是微博吧?)上面写的只言片语,其实还是要看语境的
你已经把他这几句话加深了理解到“用好”了

在现实中,搞技术的,其实也不仅搞技术的,举例而已,往往被一些框框圈住
例如,我早年在导师指导下,做了一个正交分析的工具
我们当时是在化学成分分析的场景下写出来的,想到的用途最多只是扩展到医疗的药品分析和血液微量元素分析
结果,另一个系的学长,了解到这个工具的用途后,大致了解了数据结构和使用方法,他却把这个工具用在了机械零件的分析上,他后来跟我们说,解决了他们单位一个长期难题,他把得到的奖金分了 50%给我的导师,也给了我一点。他就是一个典型不懂原理,却“用好”的例子,已经不能说是能用这个级别了,而且开阔了我对机器学习(以前我们叫“多因素分析”,Multi-Factor Analysis )认知的视野,这也对得上微博上面写的“很有收获”
lightening
2017-06-17 19:38:03 +08:00
@swordspoet 是吧。有的人觉得理解原理就是懂了。有的人觉得不会证明不算懂。有的人觉得不能根据自己需要改进算法不算懂。

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