1.解决认知偏差。首先要理解「机器学习不是万灵药,不是魔法,更不是诈骗」,所以,我们在进行机器学习时要有时间,要有耐心,不能高傲自大,也不能弃之如履。
⒉.机器学习的过程应该连续性的。一般是结合已有的「人类经验」与「机器学习模型」,逐步进行学习,循序渐进。其中,随着训练数据越来越多且准确,我们就可以逐步淘汰现有的系统。
3.选择适当的方向来进行机器学习模型的学习。首先,每次尝试解决一个重要的小问题,不要眼高手低,要亲身体会。所以,有时候选择对的问题比努力还要更重要。
4.避免重复开发。市面上已经有了些许的平台和软件。所以在使用这些已有的成熟的工具,很多时候我们能够快速判断是否值得投入使用机器学习。
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