35、机器学习设计模式与生命周期全解析

机器学习设计模式与生命周期全解析

1. 机器学习设计模式

1.1 负责任的人工智能设计模式

在机器学习中，有几种重要的设计模式用于解决不同的问题：
| 设计模式 | 解决的问题 | 解决方案 |
| — | — | — |
| 启发式基准（Heuristic Benchmark） | 使用复杂评估指标解释模型性能无法为业务决策者提供直观理解 | 将机器学习模型与简单易懂的启发式方法进行比较 |
| 可解释预测（Explainable Predictions） | 需要了解模型做出特定预测的原因，用于调试或满足监管合规标准 | 应用模型可解释性技术，理解模型如何以及为何做出预测，提高用户对机器学习系统的信任 |
| 公平视角（Fairness Lens） | 偏差可能导致机器学习模型不能平等对待所有用户，并对某些群体产生不利影响 | 在训练前使用工具识别数据集中的偏差，并从公平视角评估训练好的模型，确保模型预测在不同用户群体和不同场景下是公平的 |

1.2 设计模式的交互

设计模式并非孤立存在，它们之间存在着直接或间接的紧密联系，并且常常相互补充。以下是一些设计模式交互的例子：
- 哈希特征（Hashed Features）与嵌入（Embeddings） ：在处理高基数模型输入（如文本）时，哈希特征设计模式可与嵌入设计模式结合使用。在 TensorFlow 中，示例代码如下：

import tensorflow.feature_column as fc
keywords = f