和机器一起工作
来源:互联网 发布:clistctrl 加数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 06:23
和机器一起工作
诚然,很多人都不愿意让机器来做分析、做决策并去执行。所以早期的工作的项目重点,就是要先建立信任:
从小事做起,来证明机器学习的价值:找到一个特定的、可解决的业务问题,它能够很好地响应数据驱动的方法,然后通过测试和误差分析来不断地改进算法,积累在技术层面的信任。
人工检查处理的结果,然后验证机器的结论:将机器学习算法的信心水平制成晴雨表,如果达到90%的置信水平,可能就不再需要人工的干预了。
创建一个验证反馈的环路:机器学习的价值之一就是会产生不可预知的洞察力,虽然有时会难以接受这它不反直觉的发现。例如,在检查库存管理系统时,发现它想订购400件衬衫,但是直觉告诉你不需要。那就认真检查一下,看看是否真的有这种需求,如果有,那么机器就是正确的,以后也就更容易相信机器给出的建议。
定义关键绩效指标(KPI)来衡量,并使用它来严格测试机器学习的成果:这些数字不仅能够给人带来信心,同样也能促使机器学习算法的不断完善。
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