1. 機械進修意味著從數(shù)據(jù)中進修，而AI呢是一個比擬炫酷時興的詞。

　　機械進修基于如許的假定：我們可以經(jīng)由過程將準確的數(shù)據(jù)放到準確的算法中去練習處理一系列龐雜的成績。當你須要融資或許宣布產(chǎn)物的時刻可以絕不遲疑的稱之為人工智能（AI），然則你心里須要明確如今AI是一個簡直可以代表一切時興用詞。

　　2. 機械進修包含數(shù)據(jù)和算法，但最重要的部門照樣數(shù)據(jù)。

　　機械進修算法特殊是深度進修最近幾年來獲得了極年夜的勝利，然則你須要明確的是數(shù)據(jù)才是使機械進修成為能夠的癥結(jié)身分。你可使用簡略的算法完成機械進修，然則沒有好的數(shù)據(jù)你將步履維艱。

　　3. 假如沒有年夜量的數(shù)據(jù)，那末你照樣安心的應用簡略的模子吧。

　　機械進修的義務是從數(shù)據(jù)中練習出一種形式，摸索由參數(shù)界說的模子空間。假如你的參數(shù)空間太年夜的話，模子就會在練習數(shù)據(jù)上涌現(xiàn)過擬合，并使得模子掉去泛化性。 關于過擬合的具體說明須要許多的數(shù)學推到的，然則你須要記住的是，模子越簡略越好。

　　4.機械進修的才能只能達到練習數(shù)據(jù)所能供給的程度。

　　“無用輸出，無用輸入”很好的反應了機械進修的局限性。機械進修只能在供給的練習數(shù)據(jù)中發(fā)明形式，不克不及夠平空進修出新形式。關于相似分類的監(jiān)視進修義務來講你須要魯棒的搜集準確標注的特點豐碩的數(shù)據(jù)來作為練習數(shù)據(jù)。

　　5.只需練習數(shù)據(jù)具有代表性的情形下機械進修才會有用。

　　就像教課書中已經(jīng)教會我們的一樣“曩昔的表示其實不是將來成果的保證”，機械進修只能在于練習數(shù)據(jù)同散布的數(shù)據(jù)上有用。你須要對練習數(shù)據(jù)和現(xiàn)實數(shù)據(jù)之間統(tǒng)計上的紕謬稱性堅持足夠的警醒，同時須要堅持模子賡續(xù)地被練習讓它不落后。

　　6.機械進修中最龐雜的任務來自于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

　　在瀏覽文獻的時刻你會看到許多目眩紛亂算法，你或許以為機械進修最重要的任務就是選擇算法和調(diào)理參數(shù)。但真實的情形是：機械進修中須要做的最多的任務就是數(shù)據(jù)清洗和特點工程，你須要將數(shù)據(jù)的原始特點轉(zhuǎn)換到能更好的表現(xiàn)個中信息的新特點上去。

　　7. 深度進修是一項反動性的技巧，但卻不是包治百病的靈丹妙藥。

　　近年來深度進修被捧上神堂，遠遠跨越了其他的機械進修算法。個中的緣由之一就是深度進修可以主動完成傳統(tǒng)機械進修算法中須要特點工程能力完成的義務，特殊是在圖象和聲響數(shù)據(jù)的處置中更是如斯。然則我們須要明確深度進修不是萬金油，你只能在必定的規(guī)模內(nèi)運用這項技巧，同時你也須要在數(shù)據(jù)清洗和變換上花上許多的精神才行。

　　8.機械進修極易遭到誤操作的影響。

　　“機械進修算法不會殺人，而人類卻能夠會自投羅網(wǎng)”。當機械進修算法掉效的時刻，很少由于算法自己的的毛病，而年夜多半情形下倒是工資的毛病形成的。許多情形下你在練習數(shù)據(jù)中不當心引入了以為毛病，或許引入了誤差和其他的體系毛病。你須要時辰堅持疑惑的立場來應用機械進修算法，并在運用的進程中停止嚴厲的檢討。

　　9.機械進修會在不經(jīng)意間完成自我預言。

　　在許多機械進修的運用中，明天的決議計劃會影響將來搜集的練習數(shù)據(jù)。一旦機械算法模子引入了必定的模子誤差，那末它會連續(xù)的搜集新的數(shù)據(jù)賡續(xù)強化這一誤差。現(xiàn)實上有些如許的誤差確切會牟取人名貴的性命。每個機械進修從業(yè)者都要在心中銘刻：不要發(fā)明自我完成的預言！

　　10. AI不會具有自我認識，也不會突起摧毀人類的。

　　使人驚奇的是，在機械進修如斯廣泛的明天，很多多少人卻照舊用科幻小說和片子中的情節(jié)來界說和熟悉AI。切實其實，科幻小說可以啟示人的發(fā)明力，但卻不該該如斯輕信科幻小說，乃至于我們對真實的世界發(fā)生誤會。明天的世界曾經(jīng)有許多須要我們?nèi)ゴ婢斓娘L險，從心懷叵測的險惡的人到無辜的被濫用的機械。所以請年夜家不要再去擔憂“天網(wǎng)”和超等人工智能的涌現(xiàn)，而是應當用謹慎的心態(tài)去對待機械進修，讓它加倍安康的成長為人類辦事。