iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 12
1
Google Developers Machine Learning

Google Developers Machine Learning 學習系列 第 12

【Day 12】How Google does Machine Leaning (How Google does ML -5)

前言

Q3結束

主題

2.3 End of phases deep dive

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190913/20120188pQKUW6XlQw.png
Q3章節的最後部分,再次將前面的五階段進行總體的回顧整理。
如上圖,這邊針對五階段提出了三個問題:

  1. 各階段之中誰是執行者?
    前兩階段的執行者都是"人",階段一是單獨完成工作的人,階段二是共同完成事務的一群人。
    階段三到五則是由"電腦"做為執行者,因為,在階段三後,一切都進入數位化的層面。
  2. 如何選擇進行調整的部分(參數)?
    從圖中可以了解,顯然到階段四才開始有圖表的分析,階段五利用模型進行預測分析。不過,對於這題是讓我蠻疑惑的,數位化的部分被歸類在跟前兩者同樣的方式。
  3. 如何藉由這些被調整的部分進行回饋?
    前兩者是利用員工訓練進行改善,接著數位化與大數據則是工程師根據條件編寫程式去處理回饋後的改善,最後則是利用機器學習的模型,進行自動化的改善。

其他建議:
正如前面章節有講到,需要人在專案的迴圈中進行修正,因此,若是完全把人抽離,讓ML掌控所有的決策仍然是非常危險的!

後記

前面兩章講得還蠻有內容,這章的提問感覺很沒必要。


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