3、机器学习中的挑战与数据表示设计模式

机器学习中的挑战与数据表示设计模式

在机器学习领域，构建系统的过程中会面临诸多独特挑战，这些挑战会对机器学习的设计产生影响。同时，数据表示设计模式也是机器学习中重要的一环，它关乎模型如何处理和理解输入数据。下面我们将详细探讨这些内容。

机器学习中的常见挑战

1. 数据质量
   • 准确性 ：机器学习模型的可靠性取决于训练数据。数据准确性包括训练数据的特征和对应的真实标签。了解数据来源和收集过程中的潜在错误有助于确保特征准确性。收集数据后，要进行全面分析，排查拼写错误、重复条目、表格数据中的测量不一致、缺失特征等影响数据质量的问题。例如，训练数据集中的重复项可能导致模型错误地给这些数据点赋予更多权重。准确的数据标签同样重要，错误标记的训练示例会导致模型准确性产生误导。比如在情感分析模型中，如果25%的“积极”训练示例被错误标记为“消极”，模型对消极情感的理解就会不准确，进而影响预测结果。
   • 完整性 ：以训练识别猫品种的模型为例，如果模型仅在识别10种不同猫品种的数据上进行训练，当部署到生产环境时，用户上传狗的照片，模型只能将其归入这10种猫品种类别之一，甚至可能对看起来完全不像猫的图像也有很高的置信度。此外，训练数据应包含每个标签的多样化表示。如果所有猫的图像都是脸部特写，模型将无法正确识别侧面或全身的猫图像。在表格数据中，如果构建预测特定城市房地产价格的模型，仅包含面积大于2000平方英尺的房屋训练示例，模型在处理较小房屋时表现会很差。
   • 一致性 ：对于大型数据集，数