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如何提高模型算法精度?需要这种系统思维能力

机器学习实验室 | 62 2020-11-27 18:49 0 0 0

如果你是一名在职的算法工程师,你可能会经常遇到这样的问题:

同样的问题,别人的模型轻松就能达到的较高精准度,自己试了好几个模型,也就才70% ?到底差距在哪?究竟应该用哪一种模型?哪一个算法?


在人工智能领域20%的理论基础往往决定了80%的上升高度。高低效率的工作,其差别并不在于实战经验的多少,而在于在动手前,知道选择什么样的模型、选择什么样的优化算法是最优解。


如果说你只会调参,那么你早就没有了竞争力;caffe的创始人,Pytorch的联合创始人贾扬清,在前段时间的一个采访里提到:

以后算法工程师不存在了,因为他本质上是调参工程师,竞争力太低了。而高薪的岗位,叫算法研究人员。因为他需要了解算法的本质,在面对复杂的场景时才知道应用什么算法能够达到最优解。

只有当你知道模型形式的构建原理、优化算法的构造方式,以及不同模型/算法之间的关系,你才会知道,如何更快更有效的提高效率!


就拿线性回归模型来说,

这种简单模型有时候比复杂模型更能够提高精度,但你仅仅知道它的基础形式,仅仅20%的内容?!基函数和贝叶斯视角的解法,你从来没听过?


可能你会说,我在实战里面去学习就好了。

别逗了,如果你不知道其基本的原理,不知道线性模型与泛线性模型、与支持向量机、与神经网络之间的演变关系,那你根本连尝试的想象力都不会存在。那不叫效率,那是抓瞎!


如果你想在AI领域不断深耕,提高自己的竞争力,在求职市场越来越严峻的今天,摆脱就业困境,就要不断提高自己的专业能力。对算法深度的不断深挖,是你必过的坎!


为此,掌握读教材的正确方法论,懂得学理论的方法!获得快速提升的秘籍,深度之眼为你独家打造

《线性模型回归》模型讲解


以简单的模型,为你解析深层的原理




你将学会:

1、构建线性模型的基本概念、通用形式.
2、梳理和推导线性回归问题的基本求解方法
3、多元线性回归解法和不常见的lasso和弹性网络
4、从贝叶斯视角和基函数解析线性回归模型




从最基本的线性回归模型出发,带你学会如何研究透彻一个真正的模型。

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由两位在AI领域非常资深的老师亲自设计,一位是工业界实战导师,一位学术界研究导师,帮助你深挖理论,同时兼备贴合企业落地的意义,紧追前沿

在这门课程里面,你将学到什么?

1、原理讲解

从某一模型和理论的历史演变展开,深入分析其变化的原理及理论细节,帮助你真正搞懂每一个算法的意义,而不只是仅仅将算法代码化

让你学完以后,对线性模型能有本质上的深入了解

2、手推公式

在课程中涉及到的公式,我们会说清楚公式的符号含义,并且逐步推导让每一位同学都能知道来龙去脉

3、加深对理论理解的深度和广度

教你如何在贝叶斯视角和基函数角度解析线性回归模型,同时教你3种解析线性回归的方法

通过延申视角,理解算法不同的含义,带你进行知识点深度和广度的延展,达到融会贯通。

4、选用AI专业领域教材,获得较高的专业性

课程选用的教材均为国内外一流大学长期使用的ML、DL教材其中涉及较多的教材有:西瓜书、统计学习方法、花书、Introduction to ML(Alpaydin)、PRML、ESL


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