竞争也有利于人工智能

时间:2019-03-16 09:18:43 阅读:18次

  像世界各地的许多人一样,我喜欢看奥运会。一些最令人难忘的时刻涉及激烈的竞争,迫使竞争对手创造新的世界纪录。

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Usain Bolt - 牙买加短跑运动员

  “比赛总是一件好事。它迫使我们尽力而为。垄断使人们自满并满足于平庸。“Nancy Pearcy(美国作者)

  就像竞争对人们有益一样,它也适用于人工智能(AI)和机器学习。

  在数据科学界,人们常常围绕最新算法进行大量宣传,无论是“深度学习”还是“决策丛林”。所有这些炒作和注意力都会在不知不觉中引发人类偏见。构建人工智能解决方案的人是人类,就像其他人一样,他们受到诸如可用性启发式和随波逐流效应等偏见的影响。通常情况下,公司正试图快速推出项目,导致时间紧迫,人们常常只会尝试一种算法。

  模型建设缺乏多样性通常会导致不合标准的结果。最近针对各种商业用例的基准测试得出结论“获得最高准确度排名的算法的多样性表明需要测试尽可能多的不同算法以找到最适合您数据的算法。”

  你可能拥有自己的最爱,但是让竞争对手选择最适合你需求的算法,就像奥运会带来世界上最好的运动员在各种体育赛事中争夺金牌一样。你自己的“算法奥运会”应该是这样的:

  •   加热:从10到40个算法的简短列表开始,这些算法看起来最符合您的特定需求。在数据的子集上训练它们 - 比如说每六行一个。不要浪费时间训练每个算法对所有数据进行训练,因为其中一些算法会很快发现自己比其他算法更有希望。


  •   半决赛:将排在上半区的算法与热火分开,让他们有机会通过训练两倍数据量来改善他们的表现。这将有助于淘汰那些第一次幸运的人。


  •   总决赛:在这一点上,你剩下的就是最好的。让这些顶级算法重新训练两倍于半决赛的数据量。这是他们证明自己的价值,改善半决赛表现并获得最高排名的最后机会。


      通过这种方式,您可以比较每个算法,如同类似。这是一种公平有效的方法,可以为您的企业找到最佳算法来为人工智能提供动力。当你雇用新员工时,你可能已经按照这样的面试过程了!

      那么,为什么这不总是这个过程呢?过去,组装和训练机器学习算法是一项复杂的手工工作。根本没有足够的时间来尝试这么多不同的算法。然后,存在系统兼容性问题,因为许多相关的开源机器学习库具有不同的系统要求。这太麻烦了!

      这是自动化机器学习作为改变游戏规则的地方。自动机器学习不会要求用户深入了解算法和手动编码,而是为您完成以下所有工作:

  •   选择10到40个机器学习算法的简短列表,看起来很有希望,


  •   只选择对您的数据有意义的算法,


  •   通过加热,半决赛和决赛训练数十种算法,


  •   比较竞争排行榜中的结果,并根据您的需求对最佳算法进行排名,


  •   比较算法的准确性和速度。


      

    自动机器学习

      头对头模特比赛是自动机器学习的十个关键步骤之一。借助自动化机器学习,专家系统可为您自动化数据科学工作流程。 DataRobot是自动化机器学习的先驱,不仅提供了头对头模型竞赛,还实现了建筑模型的所有十个步骤的自动化。

      

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