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weixin_39821526 2020-01-18 12:30:20

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机器学习模型的性能度量可以表示业务变量，但不一定如此。当模型缺乏可解释性时，业务焦点特别有用，这可以通过更加用户友好的性能度量来弥补。为预测模型设置指标和目标时，要考虑的一个关键方面是为业务犯错误的成本。让我们以分类引擎为例来看看这一点。您需要定期下载电子邮件附件吗？你想让这个无聊的过程自动化吗？我知道那种感觉，兄弟。刚来工作的时候，我被分配了一个日常任务:每天从发给我们团队的邮件里下载附呈的报告。这不是一个困难的任务，但它非常无聊，我经常忘记这样做。我怎样才能摆脱这个虚拟任务:定期下载电子邮件附件。

这一分析的目标是使用折扣应用程序，根据他们获得的交易确定不同的用户群，以便为他们重新提供类似于他们过去获得的优惠。机器学习算法 K-means 用于根据用户的购买行为识别用户群。这是算法提取内容的三维图。总之，通过数据和适当的努力，我们能够识别用户及其喜好的有趣信息，并能够根据用户的偏好制定如何吸引用户的策略。需要帮助进行用户细分吗？我们来连线。[## 找到类似的产品推荐给用户在这篇文章中，我将分享一种管理拼写错误和缩写的新方法。

本文假设你至少对什么是气流及其工作原理有一个基本的了解。如果你在网上寻找气流教程，大多数都会给你很好的介绍什么是气流。他们将从概念上谈论 ETL，DAG 是什么，构建第一个 DAG 并向您展示如何执行它。经常被忽略的是这些任务应该如何交换数据。在构建任务时要记住的一点是，任务必须是幂等的。简化一下我们的例子，这意味着如果使用相似的输入参数执行成功，那么无论您调用它们多少次，它们都会产生相同的结果。当与任务输入/输出相结合时，这可能并不总是显而易见的。根本不需要共享数据只分享一小块信息。

所以，你已经训练了一个机器学习(ML)模型。你做的一切都是对的:交叉验证、提前停止、网格搜索、单调性约束和正则化。它在过时的测试数据中是准确和稳定的，并且比它所取代的线性模型要好。您甚至为您的数据工程和信息技术(IT)伙伴将您的模型包装在 Docker 容器中，以及它的所有依赖项。部署时间到了？没那么快。目前 ML 模型训练和评估的最佳实践并没有告诉我们如何发现和修复所有可能在现实世界 ML 系统中发生的讨厌的事情。如果这些系统能像常规应用程序一样被测试和调试就好了…输入:模型调试。

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