湖冰2019的留言板

古月印象星空 2020-01-02 06:44:41

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“澄江色似碧醍醐，万顷烟波际绿芜”，明代诗人杨升庵曾赋诗形容抚仙湖碧波万顷的优美景致。6月16日，以“探索新鲜度”为主题的美的冰箱2019年品牌之夜在中国云南·抚仙湖畔拉...

AI的能力边界，从来不是模型有多先进，而是数据有多“好用”。本文将以“高校教学AI辅助平台”为场景，用“开餐厅”的生活化比喻拆解3层数据分层架构（数据湖层→数据仓库层→数据服务层），从“存数据”“理数据”“用数据”三个阶段解决“数据分散、质量差、不可用”的核心痛点。如何把散落在校内10+系统的数据“装进”数据湖，像整理冰箱一样分类存储；如何用“中央厨房”思维把原始数据加工成AI能“吃”的结构化数据；如何用“API菜单”让AI模型快速拿到需要的数据，不用再“翻遍冰箱找食材”。

Fast.aifromPixabay几个月前，我在悉尼参加了一个聚会，会上，fast.ai向我介绍了一个在线机器学习课程。那时我从未注意过它。本周，在参加一个卡格尔竞赛，寻找提高分数的方法时，我又碰到了这个课程。我决定试一试。这是我从第一堂课中学到的东西，这是一个 1 小时 17 分钟的关于随机森林介绍的视频。虽然讲座的主题是随机森林，但 Jeremy(讲师)提供了一些一般信息以及使用 Jupyter 笔记本的提示和技巧。

根据超级有用的网站的说法，数据增强通过应用随机抖动和扰动(但同时确保数据的类别标签不变)，从原始样本中生成“新的”训练样本。它本质上创建了与原始训练样本略有“不同”的新训练样本。应用数据扩充的目标是提高模型的概化能力。我们使用增强，因为我们有这么少量的图像，这将有助于我们的模型概括尼古拉斯·凯奇的新图像。下面是一张有用的图片，解释了增强的作用:只有使用最经典的 NLP 方法，企业才能够释放巨大的数据存储库，并减轻现有资源的负担，使其他任务(NLP 无法解决)得以完成。

我们分析的第一步当然是清理数据集。让我们快速看一下数据是什么样的。有两种类型的列:数值型和分类型性别有空值->我们应该去掉相应的行，因为这些行很可能与任何用户都没有关联(我们希望基于用户的行为建立预测！userId 有一个空字符串作为值->我们应该去掉相应的行用户代理和方法似乎不是需要考虑的相关特性auth 有一个取消状态，这在以后查看流失率时会很有用唯一用户的数量(226)和唯一位置的【115】倾向于表明人口广泛分布在多个城市。

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