谷歌机器学习算法上限
1(注解：本节主要阐述了文档的整体思路，还是很赞同他说的：机器学习问题面对的主要是工程问题，大部分效果的提升来源于好的变量，而非算法本身。但是，我觉得漏了一个前提，即每个人都对机器学习过程的理解程度决定了算法的上限。如果每个人都是同样的数据，了解同样的算法，那么天花板是相同的，但是如果对比一个懂算法和不懂是什么。
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1本文中，谷歌以「提升模型效率」为主题，介绍如何使ML 模型更加强韧、高效。十年前，深度学习崛起的部分原因在于新算法和架构的融合、数据的显著增加以及计算能力方面的提升。过去10 年里，AI 和ML 模型更加深入、复杂、有了更多的参数和训练数据，也因而变得更大、更繁琐，这也为机器学习历史带来了(黑帽seo引流公司)变革性的成是什么。
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（°ο°）
1大规模机器学习(黑帽seo引流公司)的云上运行，这样开发起来更简单，运行速度也更快。谷歌云机器学习的深度学习框架也用于驱动Gmail、Google Photos 等产品易于管理的no-ops 基础设施能训练任何大小数据集的模型使用TensorFlow 原生深度学习算法有互动的Datalab 模型开发设计教程适用于多种不同类型的数据，与谷歌云平台产品整还有呢？
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∩△∩
1图1:谷歌机器翻译算法许多年前，想要对一种陌生的语言进行翻译是一件(黑帽seo引流公司)耗时的事情。现在，只需要将待翻译的词组、句子甚至大篇幅的文本放进谷歌翻译的翻译框就能轻易得到翻译结果。但你清楚机器翻译背后的原理吗？ 如果谷歌的翻译模型是针对(黑帽seo引流公司)短的文本进行翻译，那这个模型将很难起作用，因为短文本对应的翻译可能说完了。
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1在机器学习领域，“Garbage In, Garbage Out”是业界的共识，对于一个机器学习问题，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。在一个完整的机器学习流水线中，特征工程处于上游位置，因此特征工程的好坏直接影响后续的模型与算法的表现。AutoFE的出发点是通过某种策略来替代人类(黑帽seo引流公司)，针对问题所在的说完了。
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0就机器学习的角度而言，围棋的计算(黑帽seo引流公司)有3 361种局面，大致的体量是10 ▶☛☀☚◀,而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10 80。国际象棋(黑帽seo引流公司)只有2 155种局面，称为香农数，大致是10 47。传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜索树,但这种方法对围棋并不适用。此次谷歌推出的AlphaGo,将高级搜索树与深度神经网后面会介绍。
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0并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索，而探索是为了等会说。
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1我们需要将分类功能转换为一键编码。否则，我们的机器学习算法将无法直接将这些功能作为输入。让我们使用info()检查列数据类型： df_train_raw.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 712 entries, 0 to 711 Data columns (total 12 columns): 好了吧！
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