72、机器学习项目全流程指南与自动微分技术解析

机器学习项目全流程指南与自动微分技术解析

机器学习项目清单

在开展机器学习项目时，有一份清晰的清单能帮助我们有条不紊地推进工作。以下是机器学习项目的八个主要步骤：
1. 明确问题并把握全局
2. 获取数据
3. 探索数据以获取洞察
4. 准备数据，使潜在的数据模式更易被机器学习算法识别
5. 探索多种不同模型并筛选出最佳模型
6. 微调模型并将其组合成一个优秀的解决方案
7. 展示解决方案
8. 部署、监控和维护系统

明确问题并把握全局

在这一步，我们需要从业务角度出发，全面了解问题。具体操作步骤如下：
1. 从业务层面定义目标。例如，如果是一个电商项目，目标可能是提高用户的购买转化率。
2. 明确解决方案的使用方式。是用于实时推荐，还是用于定期的业务分析报告。
3. 了解当前的解决方案或变通方法。如果已经有类似的推荐系统在运行，分析其优缺点。
4. 确定问题的框架，如监督学习/无监督学习、在线/离线等。
5. 确定性能的衡量方式。对于电商推荐系统，可以用推荐商品的点击率来衡量。
6. 确保性能衡量指标与业务目标一致。点击率的提升应该能够直接或间接地带来业务收入的增长。
7. 明确达到业务目标所需的最低性能。例如，点击率需要达到 5% 才能满足业务需求。
8. 寻找类似的问题，看是否可以复用经验或工具。
9. 确认是否有人类专家的专业知识可供参考。
10. 思考如何手动解决问题。
11. 列出目前所做的假设。
12. 尽可能验证这些假设。

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