天啊
我们成功了｡
还不算太糟吧
我的意思是, 有很多新的概念, 机器学习是一个很大很大的话题, 它本身可能是一门完整的课程｡
但我希望我能够缩小机器学习的本质, 这样你就能理解当人们谈论机器学习时会发生什么｡
我们只是在做这些步骤, 我们已经了解了所有这些步骤, 所以现在你可以开始改进它们,
并了解如何在每一步中改进｡
现在, 我在这里创建了一个小笔记本, 你可以跟着看｡
我甚至在这里使用map Plot lib为您做了一些可视化, 向您展示了一些虹膜数据集,
您可以自己探索它｡
但这里的关键是你使用Jupyter笔记本电脑来可视化数据, 操作数据, 清理数据｡
然后慢慢地, 当你开始了解你的数据时,
你开始做出预测来测试你的数据, 在这个数据集上训练你的模型, 并希望它能让你做出一些重要的业务决策｡
现在,
虹膜数据集对亚马逊或谷歌这样的公司未必有用, 但使用这些基本原理, 你现在就有能力提高模型的能力, 从仅仅检测花的类型到检测所有类型的图像｡
图像识别､ 自动驾驶汽车都使用相同的原理｡
但是在一天结束的时候, 我们所做的一切就是创建这些模型或函数,
通过给它们输入和一些我们的输出来看看我们能创建出多好的函数｡
我们所做的就是把我们自己从函数编写者转移到简单的数据聚合者和人们身上, 他们到处改变输入,
试图让函数尽可能的好｡
现在机器学习的话题真的非常非常广泛｡
我们可以探索不同的主题, 但关键是有很多工具, 为了让你做好机器学习,
你需要大数据集｡
我们之前提到的微软､ 亚马逊､ Netflix等公司可以很好地进行机器学习,
并在机器学习上投入大量资金, 因为他们有这些可用的数据集｡
现在你可以创建你的定制模型, 但这些大公司也提供像可再训练模型这样的东西｡
那是很一般的模特儿般的眼光｡
您可以训练AutoML Vision, 但他们最初至少已经为您创建了基本模型, 或者您甚至可以使用预先训练的模型,
这些模型基本上为您做了所有事情｡
这是一个你可以即插即用和使用的模型, 你可以从谷歌收集的所有数据中获益｡
他们只是给予你你想用的模型｡
你想做翻译？
好吧, 你只要把文本发给他们, 他们就会用翻译后的文本给你回复｡
因为记住我说过的, 价值不一定在模型中, 而是在我们创建模型时使用的数据中｡
这是一个大话题｡
我希望你的头不会痛, 如果你没有得到一切100%, 不要担心｡
这是一个不断发展的大主题, 每天都有如此多的进展发生,
即使是专家也不知所措｡
这一节的想法只是向你介绍这个主题, 这样也许如果这激起了你的兴趣, 你可以进一步自己探索这些主题沿着
我会留下一些资源, 一些我最喜欢的资源给你们, 这样你们就可以更进一步地探索这个问题｡
但现在, 能走到这一步很不错｡
我真的为你骄傲｡
下次见｡
再见, 再见, 再见