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DAY 10
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Google Developers Machine Learning 學習系列 第 10

【Day 10】How Google does Machine Leaning (How Google does ML -3)

前言

昨天打到睡著,今天把下半部補上(偷懶)

主題

2.1 The secret sauce(下)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190910/20120188ie5VER598M.png
機器學習的獨門祕方是什麼呢? Google給出了根據他們經驗裡,常常會誤入的10大陷阱!
其實我不太懂為什麼十大陷阱,結果有些項目條列出來卻是正確(而非用反面敘述),或許是為了對抗不看影片只看圖片就快轉的人?

6. ML optimizing for the wrong thing

"為了錯誤的目標優化",這件事情非常重要,甚至會導致產品衍生出不良影響,儘管歸類上是在"定義KPI"的步驟中,但往往在實作蒐集資料、處理資料、分析資料的過程中,更能夠發現一些當初無法預測或想像的問題,進而去修正原本預設的目標。

7. Is your ML improving things in the real world

8. Using a pre-trained ML algorithm vs building your own

10. Trying to design your own perception or NLP algorithm

第七、第八、第十這三點一起講,其實Google一直要推他們的pre-trained API,事實上,在後面的課程中使用過後,幾個基礎的模型真的很好用,商業實務上與其自己訓練這些東西,或許選擇已經pre-trained好的API來處理這些基礎的問題,把心力花費在開發應用問題上特殊的ML模型可能是更有效率的方式!

9. ML algorithms are trained more than once

這點是肯定的,利用客戶端反饋獲得的資料,持續不斷的更新機器學習模型,讓產品的應用能夠與時俱進變得更好。


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