9、深入理解机器学习系统设计与实现

深入理解机器学习系统设计与实现

1. 机器学习基础概念

在机器学习领域，自编码器中间的隐藏层常被称为瓶颈层。该隐藏层的节点数量必须少于编码器和解码器的节点数量，这迫使模型尝试在输入数据中寻找模式或表示，从而用较少的信息重构数据。成本函数的作用是计算并最小化输入数据和输出数据之间的差异。

降维是深度学习中自编码器的一个重要方面，它能减少训练模型时使用的参数或特征数量。构建复杂模型时，增加特征有助于更深入地表示数据，但过多特征可能导致过拟合。有许多模型和技术可用于降维，如主成分分析（PCA），它能利用线性代数对N维数据集进行降维。在使用数据训练模型前进行降维，有助于去除数据中的噪声并避免过拟合。

2. 机器学习系统组件

构建一个强大的机器学习系统需要多个环节的配合，从数据收集到模型部署给用户，每个环节都对系统的动态性和可扩展性起着至关重要的作用。大多数机器学习系统包含以下阶段，部分阶段可根据业务需求进行调整：
- 数据收集
- 数据预处理
- 模型训练
- 模型测试
- 模型服务

数据是构建机器学习系统的关键，模型的有效性很大程度上取决于训练数据的质量。数据收集时，需理解应用和任务目标，确定要预测的目标值，这些目标值可通过显式或隐式方式收集。根据任务不同，数据通常存储在数据库（如MySQL用于元数据或表格数据）或云存储（如Amazon S3用于图像、视频或音频）中。

收集到的数据往往存在缺失值和异常值，需要进行清洗和处理。处理不干净的数据的方法包括去除异常值、归一化某些特征或根据收集的数据量填充缺失数据。数据清洗后，需进行特征选择/工程，探索性数据分析（EDA）可帮助理解