Aprile 2019
Volume 34 Numero 4
[Editor's Note]
Adattamento a Machine Learning
Dal Michael Desmond | Aprile 2019
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Quando Geoff Hulten, fino a recentemente un entità di machine learning scientist presso Microsoft, che hanno quasi raggiunto me sulla scrittura di un articolo sui modelli e i principi di machine learning, io ero che. MSDN Magazine si impegna a fornire gli articoli a livello di codice e pratici che consentono agli sviluppatori di migliorare ed estendere le proprie competenze. E mentre è stato pubblicato decine di articoli che esaminare diversi aspetti di machine learning nel corso degli anni, è ancora stato monitoraggio approfondite i concetti di livello superiore, operativi che dovrebbero guidare decisionali intorno apprendimento automatico.
Funzionalità del Hulten "Closed-Loop Intelligence: Uno schema progettuale per Machine Learning, "che viene modificato. Invece di un'esplorazione tattica di un problema tecnico thorny o di un nuovo strumento, in questo articolo approfondisce i modelli e procedure consigliate che possono essere fondamentali per un progetto ha esito positivo di apprendimento. L'articolo affronta l'argomento in quattro aspetti principali di gestione di machine learning: La connessione con gli utenti per consentire di feedback a circuito chiuso, applicazione di apprendimento per gli obiettivi a destra, la creazione di sistemi per supportare soluzioni machine learning e le informazioni che cos'è in esecuzione un sistema machine learning.
Ho chiesto Hulten è importante per gli sviluppatori per il tempo necessario per comprendere i principi fondamentali e modelli come che inizi il percorso per i progetti di machine learning. Ha offerto un confronto familiare per molti sviluppatori.
"Mi ricordo passare attraverso una transizione personali da procedurale alla programmazione orientata agli oggetti. Era facile rientrano le vecchie abitudini e creare un programma essenzialmente procedura con alcuni oggetti circolazione. Era inoltre facile affrontare full-on, oggetto imprevista-o-terreno e creare un elemento in cui gli oggetti ha assunto il ruolo e trasformato il programma in inutile incomprensibile, "Hulten dice. "Ritengo che machine learning è potenti e trasformazione come la programmazione orientata agli oggetti: Per sfruttare al meglio è necessario considerare i problemi in modo leggermente diverso; è anche necessario sviluppare le competenze e una valutazione per sfruttare la potenza di machine learning in modo appropriato."
Non sorprende che con un nuovo paradigma significativi, errori abbondano. Ho chiesto Hulten sui comuni errori relativi a learning macchina e ha specificatamente menzionato la tendenza degli sviluppatori da considerare di apprendimento automatico come "magiche presenti blocchi box" che può essere integrato in un'applicazione, ad esempio una chiamata di funzione.
"Questo mancati riscontri tutti i modi semplici l'applicazione può supportare di machine learning e posizionarla in merito all'impatto migliore,", spiega. "Presentando le stime per l'esito positivo, riducendo i costi di errori, data shaping di interazioni dell'utente, crea i dati di training migliori e molto altro ancora".
Un altro preconcetto comune: Come gestire gli errori e gli errori in sistemi di machine learning. Hulten afferma gli sviluppatori tendono a considerare gli errori di machine learning come i difetti del codice, ad esempio bug "per la masterizzazione verso il basso su zero." Ma mette in evidenza di apprendimento automatico, per impostazione predefinita, fanno errori. Per sfruttare le potenzialità di machine learning, le applicazioni devono "accogliere tali errori e contribuire a ridurre i danni che possano provocare", afferma.
Hulten chiama inoltre agli sviluppatori di richiedere una visualizzazione più tempo e attenzione al modo in cui le applicazioni di machine learning possono evolversi nel tempo per produrre l'efficienza e l'impatto maggiore. Il Consiglio che richiama il modello di ciclo chiuso descritto nell'articolo.
Afferma Hulten: "Quando si inseriscono machine learning nella posizione corretta, l'applicazione debba migliorare ogni volta un utente interagisce con esso."
Michael Desmondè il caporedattore di MSDN Magazine.